- 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.
AI tarafından çevrilmiş metin.
Weights & Biases, Büyük Dil Modelleri (LLM) Değerlendirme En İyi Uygulamaları Hakkında Beyaz Kitap Yayınladı
durumis AI tarafından özetlenen yazı
- W&B, 'AI EXPO KOREA 2024'te Büyük Dil Modelleri (LLM) değerlendirme en iyi uygulamaları beyaz kitabını yayınlayarak, Korece LLM liderlik tablosu operasyon deneyimini ve uzmanlığını paylaştı.
- Bu beyaz kitap, LLM değerlendirmenin genel yönlerini ve gelecekteki zorlukları sunarken, nesil AI değerlendirmesi için en iyi uygulamaları ve gelişmiş değerlendirme yol haritasını sağlıyor.
- Özellikle iş ve sektör uygulamaları açısından uzmanlık ve yetenek değerlendirmesinin önemini vurgulayarak, model performansı ve kullanıcı dostuğu yönlerini göz önünde bulunduran bir değerlendirmeye duyulan ihtiyacı ortaya koyuyor.
Weights & Biases (Weights & Biases, bundan sonra W&B olarak anılacaktır), 1 Eylül'de 'AI EXPO KOREA 2024'te 'Büyük Dil Modelleri (LLM) Değerlendirmesi İçin İyi Uygulamalar' başlıklı beyaz kitabı yayınladı. Bu beyaz kitap, W&B'nin yürüttüğü 'Horangi Korece LLM Liderlik Tablosu (http://horangi.ai)' ve 'Nejumi Japonca LLM Liderlik Tablosu'nun geliştirme ve çalışma deneyimlerinin yanı sıra küresel ekibin LLM uzman mühendislerinin bilgilerini bir araya getiren 59 sayfalık bir belgedir ve Penta System ile yapılan ortak çalışma sonucunda Türkçeye çevrilmiştir.
Bu beyaz kitabın indirme sayfası
Bu URL'de beyaz kitabın PDF sürümüne erişebilirsiniz: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
‘Büyük Dil Modelleri (LLM) Değerlendirmesi İçin İyi Uygulamalar’ Özeti ve İçindekiler
Bu beyaz kitap, yalnızca LLM değerlendirmesi için iyi uygulamaları sunmakla kalmayıp, daha iyi modellerin geliştirilmesini ve seçimini teşvik ederek, üretken yapay zekanın geleceğini inşa etmek için bir temel oluşturmayı amaçlamaktadır. LLM değerlendirmesinin genel görünümünü sunduktan sonra mevcut zorlukları özetliyor ve mevcut noktada üretken yapay zeka değerlendirmesi için en iyi uygulamaları ve daha gelişmiş ve güvenilir değerlendirmeler sağlamak için bir yol haritası sunuyor.
· Dil Modeli Değerlendirmesinin Genel Görünümü
· What to evaluate: Değerlendirilmesi Gereken Yönler
- Genel Dil Performansı
- Alana Özel Performans
- Yapay Zeka Yönetişim
· How to evaluate: Değerlendirme Yöntemleri
· Genel LLM Liderlik Tablosu Listesi
· Weights & Biases Kullanarak Değerlendirme Uygulaması
· LLM Model Karşılaştırması Üzerinden İnceleme
Üretken Yapay Zeka Değerlendirmesinin Geleceği
Üretken yapay zekanın değerlendirmesi de, modellerin hızlı gelişmesine ayak uydurarak gelecekte de değişmeye devam edecektir. Modellerin performansı daha da artmaya devam ettikçe, değerlendiren tarafların da daha fazla düşünme ve çaba göstermesi gerekecektir. Şu anda zaten üretkenlik değerlendirmesinde %90'dan fazla sonuç veren modeller olduğu için, gelecekte daha zorlu problemler üretme ihtiyacı ortaya koymaktadır.
Üretken yapay zeka modellerinin kullanım alanı genişlerken, özellikle iş ve endüstriyel uygulamalarda daha uzman bilgi ve yetenek değerlendirmesi gerekli hale gelmektedir. Bu uzman alanlardaki model performansını tek tip bir şekilde değerlendirebilecek bir yöntem olmadığı için, önemli alanlardaki değerlendirme görevleri ve veri kümelerinin geliştirilmesi acil hale gelmiştir. Bunların arasında, yalnızca dil değil, aynı zamanda görüntü, veri vb. çeşitli girdi biçimlerinin de talep edildiği durumlar olduğu için, geliştirme zorluğu artmaktadır.
Ayrıca, model performansında kullanıcı dostu olma yönü de göz ardı edilemez bir unsurdur. Örneğin, çıkarım hızı ve maliyeti, API'nin istikrarı, güvenlik gibi hususlar ticari hizmetlere yönelik talepler güçlendikçe, yerel çıkarım ortamı kurma ihtiyacı da ortaya çıkmaktadır.
Weights & Biases Tanıtımı
Weights & Biases, Inc., merkezi San Francisco, ABD'de bulunan ve kurumsal düzeyde ML deney yönetimi ve uçtan uca MLOps iş akışlarını kapsayan, geliştiriciler ve operatörler için bir platform sunmaktadır. WandB, LLM geliştirme, görüntü segmentasyonu, ilaç geliştirme gibi çeşitli derin öğrenme kullanım durumlarında kullanılmaktadır ve NVIDIA, OpenAI, Toyota gibi yerel ve uluslararası 800.000'den fazla makine öğrenimi geliştiricisi tarafından güvenilen, yapay zeka geliştirmede yeni bir en iyi uygulama standardıdır.
W&B Türkçe web sitesi: https://kr.wandb.com
Web sitesi: https://wandb.ai/site
İletişim
Weights & Biases
Satış/Pazarlama
Yoo Si-hyun
+81-(0)70-4000-5657