- 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.
Dit is een door AI vertaalde tekst.
Weights & Biases publiceert whitepaper met best practices voor LLM-evaluatie
Samenvatting van de tekst door durumis AI
- W&B heeft tijdens 'AI EXPO KOREA 2024' een whitepaper met best practices voor LLM-evaluatie gepubliceerd, waarin de ervaring en expertise van het beheer van de Koreaanse LLM-leaderboard zijn vastgelegd.
- Deze whitepaper behandelt alle aspecten van LLM-evaluatie en de toekomstige uitdagingen, en biedt best practices voor de evaluatie van generatieve AI en een geavanceerde evaluatieroutekaart.
- Met name wordt de nadruk gelegd op het belang van het evalueren van expertise en vaardigheden vanuit een zakelijk en industrieel perspectief, en wordt de noodzaak van evaluatie benadrukt die rekening houdt met modelprestaties en gebruiksgemak.
Weights & Biases (Weights & Biases, hierna W&B) heeft op 1 juni tijdens de 'AI EXPO KOREA 2024' een whitepaper getiteld 'Best Practices voor het evalueren van Large Language Models (LLM)' gepubliceerd. Deze whitepaper is een document van 59 pagina's, samengesteld op basis van de ervaringen die W&B heeft opgedaan met het beheer van het 'Horangi Koreaanse LLM-klassement (http://horangi.ai)' en het 'Nejumi Japanse LLM-klassement', en de expertise van LLM-experts binnen het wereldwijde team. De vertaling naar het Koreaans is een samenwerking met Penta System.
Downloadpagina van de whitepaper
Op deze URL vindt u de PDF-versie van de whitepaper: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
Overzicht en inhoudsopgave van 'Best Practices voor het evalueren van Large Language Models (LLM)'
Deze whitepaper beperkt zich niet alleen tot het presenteren van best practices voor het evalueren van LLM's, maar heeft als doel om de basis te leggen voor de toekomstige ontwikkeling van generatieve AI door de ontwikkeling en selectie van betere modellen te bevorderen. Na een algemene beschrijving van de evaluatie van LLM's worden de huidige uitdagingen geschetst. Vervolgens worden de huidige best practices voor de evaluatie van generatieve AI gepresenteerd, samen met een roadmap voor het ontwikkelen van meer geavanceerde en betrouwbare evaluatiemethoden.
• Algemene beschrijving van de evaluatie van taalmodellen
• What to evaluate: Aspecten die geëvalueerd moeten worden
- Algemene taalvaardigheid
- Domeinspecifieke prestaties
- AI-governance
• How to evaluate: Evaluatiemethoden
• Lijst met openbare LLM-klassementen
• Evaluatieoefeningen met Weights & Biases
• Reflectie op basis van een vergelijking van LLM-modellen
Toekomstverwachtingen voor de evaluatie van generatieve AI
De evaluatie van generatieve AI zal zich in de toekomst moeten aanpassen aan de snelle ontwikkeling van de modellen. Naarmate de prestaties van modellen verbeteren, zullen er steeds meer uitdagingen en inspanningen nodig zijn voor de evaluatie. Momenteel zijn er al modellen die meer dan 90% van de resultaten in generatie-evaluaties behalen, wat de noodzaak aantoont om in de toekomst complexere problemen te stellen.
Naarmate het toepassingsgebied van generatieve AI-modellen breder wordt, zal er, met name in zakelijke en industriële toepassingen, meer behoefte zijn aan de evaluatie van specifieke kennis en vaardigheden. Omdat er geen universele methode is om de prestaties van modellen in deze gespecialiseerde domeinen te evalueren, is het dringend noodzakelijk om evaluatie-uitdagingen en datasets te ontwikkelen voor belangrijke gebieden. Dit wordt verder bemoeilijkt doordat in sommige gevallen naast taal ook andere invoerformaten zoals afbeeldingen en gegevens nodig zijn.
Daarnaast is de gebruiksvriendelijkheid een belangrijk aspect van modelprestaties. De toenemende vraag naar commerciële toepassingen leidt tot een grotere nadruk op aspecten als inferentiesnelheid, kosten, API-stabiliteit en beveiliging. Dit kan ook leiden tot de noodzaak om een lokale inferentieomgeving op te zetten.
Introductie van Weights & Biases
Weights & Biases, Inc., gevestigd in San Francisco, Verenigde Staten, biedt een platform voor ontwikkelaars en operators dat zowel enterprise-level ML-experimentbeheer als end-to-end MLOps-workflows omvat. WandB wordt gebruikt in verschillende deep learning-toepassingen, zoals LLM-ontwikkeling, beeldsegmentatie en geneesmiddelenontwikkeling. Het is een nieuwe best practice voor AI-ontwikkeling die het vertrouwen geniet van meer dan 800.000 machine learning-ontwikkelaars wereldwijd, waaronder NVIDIA, OpenAI en Toyota.
W&B Nederlandse website: https://kr.wandb.com
Website: https://wandb.ai/site
Contactgegevens
Weights & Biases
Sales/Marketing
Sihyun Yoo
+81-(0)70-4000-5657