- Weights & Biases, LLM 평가 모범 사례 담은 백서 일반 다운로드 공개 > 뉴스 - 스타트업 커뮤니티 씬디스
- Weights & Biases (웨이츠 앤드 바이어시스, 이하 W&B)는 지난 1일 ‘AI EXPO KOREA 2024’에서 백서…, 스타트업에 종사하시는 여러분들의 놀이터 씬디스는 스타트업 커뮤니티 입니다.
Testo tradotto dall'IA.
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Weights & Biases, Libro Bianco sulle Best Practice per la Valutazione di LLM disponibile per il download pubblico
- Lingua di scrittura: Coreana
- Paese di riferimento: Tutti i paesi
Riepilogo del post generato dall'IA di durumis
- W&B ha pubblicato un libro bianco sulle best practice per la valutazione di LLM in occasione di 'AI EXPO KOREA 2024', condividendo la propria esperienza e conoscenza specialistica nella gestione della classifica dei modelli linguistici in lingua coreana.
- Il libro bianco presenta gli aspetti generali della valutazione di LLM e le sfide future, fornendo le best practice per la valutazione dell'intelligenza artificiale generativa e una roadmap per una valutazione più avanzata.
- In particolare, sottolinea l'importanza della valutazione delle competenze e delle conoscenze specialistiche dal punto di vista dell'utilizzo aziendale e industriale, evidenziando la necessità di una valutazione che tenga conto sia delle prestazioni del modello che della facilità d'uso.
Weights & Biases (Weights & Biases, d'ora in poi W&B) il 1° scorso ha pubblicato il white paper 'Best Practice per la Valutazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)' in occasione di 'AI EXPO KOREA 2024'. Questo white paper è un documento di 59 pagine realizzato grazie all'esperienza di sviluppo e gestione di 'Horangi Korean LLM Leaderboard' (http://horangi.ai) e 'Nejumi Japanese LLM Leaderboard', gestite da W&B, e alle conoscenze degli ingegneri specializzati in LLM del team globale, tradotto in italiano in collaborazione con PentaSystem.
Pagina di download del white paper
In questo URL è disponibile la versione PDF del white paper: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
Panoramica e indice di 'Best Practice per la Valutazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)'
Questo white paper non si limita a presentare le best practice per la valutazione dei modelli LLM, ma mira a gettare le basi per la costruzione del futuro dell'intelligenza artificiale generativa, promuovendo lo sviluppo e la scelta di modelli migliori. Dopo aver presentato una panoramica generale della valutazione dei modelli LLM e aver riepilogato le attuali sfide, il documento illustra le best practice per la valutazione dell'intelligenza artificiale generativa al momento attuale e propone una roadmap per garantire valutazioni sempre più sofisticate e affidabili.
· Panoramica generale della valutazione dei modelli linguistici
· What to evaluate: Aspetti da valutare
- Prestazioni linguistiche generali
- Prestazioni specifiche per dominio
- Governance dell'AI
· How to evaluate: Metodi di valutazione
· Elenco delle classifiche pubbliche dei modelli LLM
· Esercitazione pratica di valutazione con Weights & Biases
· Riflessioni sul confronto tra modelli LLM
Prospettive future della valutazione dell'intelligenza artificiale generativa
Anche la valutazione dell'intelligenza artificiale generativa dovrà evolversi in futuro, seguendo il ritmo del rapido sviluppo dei modelli. Con il miglioramento continuo delle prestazioni dei modelli, sarà necessario un maggiore impegno e riflessione da parte di chi si occupa della valutazione. Attualmente esistono già modelli in grado di ottenere risultati superiori al 90% nelle valutazioni della capacità di generazione, il che dimostra la necessità di formulare problemi sempre più complessi in futuro.
Con l'ampliamento dell'ambito di applicazione dei modelli di intelligenza artificiale generativa, in particolare nell'ambito aziendale e industriale, diventa necessario valutare competenze e conoscenze più specialistiche. Poiché non esiste un metodo univoco per valutare le prestazioni dei modelli in questi settori specialistici, è urgente affrontare la sfida della valutazione in aree chiave e sviluppare dataset specifici. Tra queste sfide, vi è anche la necessità di gestire diversi tipi di input, come testo, immagini e dati, il che aumenta la complessità dello sviluppo.
Inoltre, la facilità d'uso per l'utente è un elemento fondamentale da considerare nelle prestazioni del modello. Ad esempio, con l'aumento della domanda di servizi commerciali, è necessario considerare aspetti come la velocità di inferenza, il costo, la stabilità dell'API e la sicurezza, il che ha portato alla necessità di creare ambienti di inferenza locali.
Introduzione a Weights & Biases
Weights & Biases, Inc., con sede a San Francisco, negli Stati Uniti, offre una piattaforma per sviluppatori e operatori che include la gestione degli esperimenti ML aziendali e il flusso di lavoro MLOps end-to-end. WandB viene utilizzato in una varietà di casi d'uso di deep learning, tra cui lo sviluppo di LLM, la segmentazione delle immagini e lo sviluppo di farmaci, ed è una nuova best practice nello sviluppo dell'IA, considerata affidabile da oltre 800.000 sviluppatori di machine learning in tutto il mondo, tra cui NVIDIA, OpenAI e Toyota.
Sito Web Weights & Biases in italiano: https://kr.wandb.com
Sito Web: https://wandb.ai/site
Contatti
Weights & Biases
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Yoo Si-hyun
+81-(0)70-4000-5657
