- 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 (Weights & Biases, doravante W&B) lançou, no dia 1º, o livro branco 'Melhores Práticas para Avaliação de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM)' na 'AI EXPO KOREA 2024'. Este livro branco é um documento de 59 páginas que compila a experiência de desenvolvimento e operação do 'Horangi Korean LLM Leaderboard (http://horangi.ai)' e do 'Nejumi Japanese LLM Leaderboard', ambos operados pelo W&B, juntamente com o conhecimento de engenheiros especialistas em LLM da equipe global, e foi traduzido para o coreano em colaboração com a Penta System.
Página de download do livro branco
Este URL fornece a versão PDF do livro branco: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
Visão geral e sumário do 'Melhores Práticas para Avaliação de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM)'
Este livro branco não se limita a apresentar as melhores práticas para avaliação de LLM, mas visa fornecer a base para construir o futuro da IA generativa, promovendo o desenvolvimento e a escolha de modelos melhores. Após apresentar uma visão geral da avaliação de LLM, ele resume os desafios atuais e apresenta as melhores práticas para avaliação de IA generativa no momento, além de um roteiro para avaliações mais sofisticadas e confiáveis.
· Visão geral da avaliação de modelos de linguagem
· O que avaliar: aspectos a serem avaliados
- Desempenho de linguagem geral
- Desempenho específico de domínio
- Governança de IA
· Como avaliar: métodos de avaliação
· Lista de leaderboards públicos de LLM
· Prática de avaliação usando Weights & Biases
· Reflexão por meio da comparação de modelos LLM
Perspectivas futuras para a avaliação de IA generativa
A avaliação de IA generativa também precisará mudar continuamente para acompanhar o rápido desenvolvimento dos modelos no futuro. À medida que o desempenho dos modelos melhorar, os avaliadores também enfrentarão mais desafios e precisarão se esforçar mais. Atualmente, já existem modelos que atingem mais de 90% dos resultados na avaliação da capacidade de geração, o que demonstra a necessidade de criar problemas mais desafiadores no futuro.
Com a expansão da gama de aplicações de modelos de IA generativa, torna-se necessária uma avaliação mais especializada de conhecimentos e habilidades, especialmente em aplicações comerciais e industriais. Como não existe um método único para avaliar o desempenho desses modelos em áreas especializadas, é urgente a necessidade de definir desafios de avaliação em áreas importantes e desenvolver conjuntos de dados. Isso inclui casos em que são necessários vários tipos de entrada, como linguagem, imagens e dados, o que aumenta a complexidade do desenvolvimento.
Além disso, a conveniência do usuário é um fator essencial para o desempenho do modelo. Por exemplo, com a crescente demanda por serviços comerciais, como velocidade de inferência, custo, estabilidade da API e segurança, surge a necessidade de criar um ambiente de inferência local.
Introdução ao Weights & Biases
A Weights & Biases, Inc., com sede em São Francisco, EUA, fornece uma plataforma para desenvolvedores e operadores que abrange a gestão de experimentos de ML em nível empresarial e o fluxo de trabalho de MLOps de ponta a ponta. O WandB é usado em vários casos de uso de aprendizado profundo, como desenvolvimento de LLM, segmentação de imagens e desenvolvimento de medicamentos, e é uma nova melhor prática para o desenvolvimento de IA confiável por mais de 800.000 desenvolvedores de aprendizado de máquina em todo o mundo, incluindo NVIDIA, OpenAI e Toyota.
Site do W&B em coreano: https://kr.wandb.com
Site: https://wandb.ai/site
Informações de contato
Weights & Biases
Vendas/Marketing
Yoo Si-hyun
+81-(0)70-4000-5657
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