스타트업 커뮤니티 씬디스 (SeenThis.kr)

Weights & Biases, Buku Putih tentang Best Practice Evaluasi LLM Dirilis untuk Download Umum

  • Bahasa Penulisan: Bahasa Korea
  • Negara Standar: Semua Negaracountry-flag
  • TI

Dibuat: 2024-05-09

Dibuat: 2024-05-09 11:17

Weights & Biases (Weights & Biases, selanjutnya disingkat W&B) pada tanggal 1 merilis makalah putih berjudul ‘Pedoman Terbaik untuk Evaluasi Model Bahasa Besar (LLM)’ di ‘AI EXPO KOREA 2024’. Makalah putih ini merupakan dokumen setebal 59 halaman yang dihasilkan dari pengalaman pengembangan dan pengoperasian ‘Horangi Leaderboard LLM Bahasa Korea (http://horangi.ai)’ dan ‘Nejumi Leaderboard LLM Bahasa Jepang’ yang dikelola oleh W&B, serta pengetahuan para ahli LLM di tim global mereka. Makalah ini diterjemahkan ke dalam Bahasa Korea melalui kerja sama dengan Penta System.

Halaman Unduh Makalah Putih

URL ini menyediakan versi PDF dari makalah putih: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp

Ikhtisar dan Daftar Isi ‘Pedoman Terbaik untuk Evaluasi Model Bahasa Besar (LLM)’

Makalah putih ini tidak hanya sekedar menyajikan pedoman terbaik untuk evaluasi LLM, tetapi juga bertujuan untuk menyediakan fondasi guna membangun masa depan AI generatif dengan mendorong pengembangan dan pemilihan model yang lebih baik. Makalah ini menyajikan gambaran keseluruhan evaluasi LLM, merangkum tantangan yang ada, serta menyajikan praktik terbaik dalam evaluasi AI generatif saat ini dan peta jalan untuk evaluasi yang lebih canggih dan andal.

· Gambaran Keseluruhan Evaluasi Model Bahasa
· What to evaluate: Aspek yang Perlu Dievaluasi

  • Performa Bahasa Umum
  • Performa Khusus Domain
  • Tata Kelola AI
    · How to evaluate: Metode Evaluasi
    · Daftar Leaderboard LLM Publik
    · Praktik Evaluasi Menggunakan Weights & Biases
    · Pertimbangan Melalui Perbandingan Model LLM

Prospek Evaluasi AI Generatif di Masa Depan

Evaluasi AI generatif di masa depan juga harus terus berubah seiring dengan perkembangan pesat model-model tersebut. Seiring dengan peningkatan performa model di masa mendatang, evaluator juga akan dihadapkan pada tantangan dan upaya yang lebih besar. Saat ini, sudah ada model yang mampu menghasilkan hasil di atas 90% dalam evaluasi kemampuan generasi, yang menunjukkan perlunya pengembangan soal-soal yang lebih menantang di masa mendatang.

Seiring dengan meluasnya cakupan penggunaan model AI generatif, khususnya dalam penerapan bisnis dan industri, diperlukan evaluasi yang lebih mendalam terkait pengetahuan dan kemampuan khusus. Karena tidak adanya metode standar untuk mengevaluasi performa model di bidang-bidang khusus ini, maka pengembangan tantangan evaluasi di area-area penting dan dataset menjadi sangat mendesak. Diantaranya, ada pula kasus yang melibatkan berbagai format input seperti bahasa, gambar, dan data, yang menambah kompleksitas pengembangan.
 
Selain itu, aspek kenyamanan pengguna juga menjadi faktor yang tak kalah penting dalam menilai performa model. Misalnya, pertimbangan kecepatan inferensi, biaya, stabilitas API, dan keamanan, seiring dengan meningkatnya permintaan layanan komersial, muncul pula kebutuhan untuk membangun lingkungan inferensi lokal.

Pengenalan Weights & Biases

Weights & Biases, Inc. berpusat di San Francisco, Amerika Serikat dan menyediakan platform untuk pengembang dan operator yang mencakup manajemen eksperimen ML tingkat perusahaan dan alur kerja MLOps end-to-end. WandB digunakan dalam berbagai kasus penggunaan pembelajaran mendalam seperti pengembangan LLM, segmentasi gambar, dan pengembangan obat, dan telah mendapatkan kepercayaan lebih dari 800.000 pengembang pembelajaran mesin di dalam dan luar negeri, termasuk NVIDIA, OpenAI, dan Toyota, sebagai praktik terbaik baru dalam pengembangan AI.

Situs web Weights & Biases Bahasa Korea: https://kr.wandb.com

Situs web: https://wandb.ai/site

Kontak
Weights & Biases
Penjualan/Pemasaran
Yoo Si-hyun
+81-(0)70-4000-5657

Komentar0