- 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, gọi tắt là W&B) đã công bố cuốn sách trắng “Các Thực Hành Tốt Nhất để Đánh Giá Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)” tại sự kiện ‘AI EXPO KOREA 2024’ vào ngày 1. Cuốn sách trắng này là tài liệu dày 59 trang, được tổng hợp từ kinh nghiệm phát triển và vận hành ‘Bảng xếp hạng LLM tiếng Hàn Horangi (http://horangi.ai)’ và ‘Bảng xếp hạng LLM tiếng Nhật Nejumi’ do W&B điều hành, cùng với kiến thức chuyên môn về LLM của các kỹ sư đến từ nhóm toàn cầu của W&B. Cuốn sách trắng này đã được dịch sang tiếng Hàn Quốc thông qua sự hợp tác với Penta System.
Trang tải xuống sách trắng
URL này cung cấp phiên bản PDF của sách trắng: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
Tổng quan và mục lục của ‘Các Thực Hành Tốt Nhất để Đánh Giá Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)’
Cuốn sách trắng này không chỉ đơn thuần giới thiệu các thực hành tốt nhất để đánh giá LLM, mà còn hướng đến việc tạo nền tảng thúc đẩy sự phát triển và lựa chọn các mô hình tốt hơn, từ đó xây dựng tương lai của AI tạo sinh. Sau khi trình bày tổng quan về việc đánh giá LLM, cuốn sách này sẽ tóm tắt những thách thức hiện tại và đưa ra các thực hành tốt nhất trong việc đánh giá AI tạo sinh ở thời điểm hiện tại, cũng như lộ trình để cung cấp các đánh giá tiên tiến và đáng tin cậy hơn.
· Tổng quan về việc đánh giá mô hình ngôn ngữ
· What to evaluate: Các khía cạnh cần đánh giá
- Khả năng ngôn ngữ chung
- Khả năng chuyên ngành
- Quản trị AI
· How to evaluate: Phương pháp đánh giá
· Danh sách các bảng xếp hạng LLM công khai
· Thực hành đánh giá bằng Weights & Biases
· Phân tích thông qua so sánh các mô hình LLM
Triển vọng đánh giá AI tạo sinh trong tương lai
Việc đánh giá AI tạo sinh trong tương lai cũng cần phải liên tục thay đổi để bắt kịp với sự phát triển vượt bậc của các mô hình. Khi khả năng của các mô hình ngày càng được nâng cao, bên đánh giá cũng cần phải nỗ lực và suy nghĩ nhiều hơn. Hiện tại, đã có những mô hình đạt được kết quả trên 90% trong việc đánh giá khả năng tạo sinh, điều này cho thấy nhu cầu cần phải đưa ra những bài toán khó hơn trong tương lai.
Trong bối cảnh phạm vi ứng dụng của các mô hình AI tạo sinh ngày càng mở rộng, đặc biệt là trong việc ứng dụng vào kinh doanh và công nghiệp, việc đánh giá kiến thức và kỹ năng chuyên ngành trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Do không có phương pháp đánh giá thống nhất khả năng của các mô hình trong các lĩnh vực chuyên ngành này, nên việc thiết lập các nhiệm vụ đánh giá trong những lĩnh vực quan trọng và phát triển tập dữ liệu đang trở nên cấp bách. Trong đó, có những trường hợp yêu cầu nhiều loại hình đầu vào khác nhau như văn bản, hình ảnh, dữ liệu, làm tăng thêm độ khó trong việc phát triển.
Bên cạnh đó, khía cạnh sự tiện lợi cho người dùng cũng là một yếu tố không thể bỏ qua khi đánh giá hiệu năng của mô hình. Ví dụ, việc xem xét tốc độ suy luận, chi phí, độ ổn định của API, khía cạnh bảo mật,… cùng với nhu cầu sử dụng dịch vụ thương mại ngày càng tăng, dẫn đến sự cần thiết phải xây dựng môi trường suy luận cục bộ.
Giới thiệu về Weights & Biases
Weights & Biases, Inc. có trụ sở chính tại San Francisco, Hoa Kỳ, cung cấp nền tảng dành cho các nhà phát triển và người vận hành, bao gồm quản lý thử nghiệm ML cấp doanh nghiệp và quy trình làm việc MLOps trọn gói. WandB được sử dụng trong nhiều trường hợp sử dụng học sâu khác nhau, bao gồm phát triển LLM, phân đoạn ảnh, phát triển thuốc, v.v. và đang được hơn 800.000 nhà phát triển máy học trong và ngoài nước tin tưởng sử dụng, trở thành một thực hành tốt mới trong phát triển AI.
Trang web tiếng Hàn của W&B: https://kr.wandb.com
Trang web: https://wandb.ai/site
Thông tin liên lạc
Weights & Biases
Bán hàng/Tiếp thị
Yoo Si-hyeon
+81-(0)70-4000-5657
Bình luận0