- 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.
Weights & Biases (Wagi i Uchybienia, dalej W&B) 1 dnia ogłosiło „AI EXPO KOREA 2024” białą księgę zatytułowaną „Najlepsze praktyki w zakresie oceny dużych modeli językowych (LLM)”. Biała księga jest 59-stronicowym dokumentem, który powstał w oparciu o doświadczenia W&B w zakresie prowadzenia „Horangi Korean LLM Leaderboard (http://horangi.ai)” oraz „Nejumi Japanese LLM Leaderboard”, a także wiedzę globalnego zespołu inżynierów specjalizujących się w LLM. Została przetłumaczona na język koreański we współpracy z Penta System.
Strona do pobrania białej księgi
W tym adresie URL znajduje się wersja PDF białej księgi: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
Przegląd i spis treści „Najlepsze praktyki w zakresie oceny dużych modeli językowych (LLM)”
Biała księga ma na celu nie tylko przedstawienie najlepszych praktyk w zakresie oceny LLM, ale także stworzenie podstaw do budowania przyszłości generatywnej sztucznej inteligencji poprzez promowanie rozwoju i wyboru lepszych modeli. Po przedstawieniu ogólnego obrazu oceny LLM, podsumowuje obecne wyzwania, a następnie przedstawia najlepsze praktyki w zakresie oceny generatywnej sztucznej inteligencji w obecnej sytuacji oraz mapę drogową do zapewnienia bardziej zaawansowanej i niezawodnej oceny.
· Ogólny obraz oceny modeli językowych
· Co oceniać: aspekty, które należy oceniać
- Ogólna wydajność językowa
- Wydajność specyficzna dla domeny
- Zarządzanie sztuczną inteligencją
· Jak oceniać: metody oceny
· Lista publicznych rankingów LLM
· Praktyczne ćwiczenia oceny przy użyciu Weights & Biases
· Analiza porównawcza modeli LLM
Przyszłość oceny generatywnej sztucznej inteligencji
Oceny generatywnej sztucznej inteligencji będą musiały się zmieniać wraz z gwałtownym rozwojem modeli w przyszłości. Wraz ze wzrostem wydajności modeli, strona oceniająca będzie musiała włożyć więcej wysiłku i przemyśleń. Obecnie istnieją już modele, które osiągają ponad 90% wyników w ocenie zdolności generowania, co wskazuje na potrzebę zadawania w przyszłości bardziej złożonych pytań.
Wraz z poszerzaniem się zakresu zastosowań modeli generatywnej sztucznej inteligencji, w szczególności w kontekście zastosowań biznesowych i przemysłowych, konieczna staje się ocena bardziej specjalistycznej wiedzy i umiejętności. Ponieważ nie istnieje uniwersalna metoda oceny wydajności modeli w tych wyspecjalizowanych dziedzinach, pilnie potrzebne są zadania oceny w kluczowych obszarach oraz rozwój zestawów danych. Wśród nich znajdują się przypadki, w których wymagane są różne formaty danych wejściowych, takie jak język, obrazy i dane, co zwiększa złożoność rozwoju.
Ponadto, w aspekcie wydajności modelu nie można pominąć wygody użytkownika. Na przykład, wraz ze wzrostem popytu na usługi komercyjne, takie jak szybkość wnioskowania, koszty, stabilność API i bezpieczeństwo, pojawia się również potrzeba budowania lokalnych środowisk wnioskowania.
Wprowadzenie Weights & Biases
Weights & Biases, Inc. z siedzibą w San Francisco w USA, oferuje platformę dla programistów i operatorów, obejmującą zarządzanie eksperymentami ML klasy korporacyjnej i przepływy pracy MLOps typu end-to-end. WandB jest wykorzystywany w różnych przypadkach użycia uczenia głębokiego, takich jak rozwój LLM, segmentacja obrazów i rozwój leków, i jest nową najlepszą praktyką w zakresie rozwoju AI, cieszącą się zaufaniem ponad 800 000 programistów uczenia maszynowego na całym świecie, w tym NVIDIA, OpenAI i Toyota.
Strona internetowa Weights & Biases w języku koreańskim: https://kr.wandb.com
Strona internetowa: https://wandb.ai/site
Kontakt
Weights & Biases
Sprzedaż/Marketing
Yu Sihyun
+81-(0)70-4000-5657
Komentarze0