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- 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 (웨이츠 앤드 바이어시스, 以下簡稱 W&B) 在 1 日的「AI EXPO KOREA 2024」上公開了白皮書 「大型語言模型 (LLM) 評估的最佳實務」。本白皮書是 W&B 運營的「Horangi 韓語 LLM 排行榜 (http://horangi.ai)」以及「Nejumi 日語 LLM 排行榜」的開發和運營經驗，以及全球團隊 LLM 領域的專業工程師的知識彙編而成的 59 頁文件，並透過與 Penta Systems 的合作，翻譯成韓文。
本白皮書下載頁面
此 URL 提供本白皮書的 PDF 版本：http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
「大型語言模型 (LLM) 評估的最佳實務」概要和目錄
本白皮書不僅僅是提供 LLM 評估的最佳實務，更旨在透過促進更佳模型的開發和選擇，為構建生成式 AI 的 未來奠定基礎。在概述 LLM 評估的整體情況後，總結了現有的挑戰，並提出了目前生成式 AI 評估的最佳實務，以及 為了提供更先進和更可靠的評估而提出的路線圖。
· 語言模型評估的整體情況
· What to evaluate: 評估的方面
- 通用語言性能
- 領域特定性能
- AI 治理
· How to evaluate: 評估方法
· 公共 LLM 排行榜清單
· 使用 Weights & Biases 進行評估實踐
· 透過 LLM 模型比較進行審查
未來生成式 AI 評估的展望
隨著模型的快速發展，未來生成式 AI 的評估也需要不斷變化。隨著模型性能的提升，評估方也需要付出更多的努力。 目前已經出現了在生成能力評估中獲得 90% 以上結果的模型，這表明未來需要提出更具挑戰性的問題。
隨著生成式 AI 模型應用範圍的擴大，特別是在商業和產業應用方面，需要對更專業的知識和能力進行評估。 由於目前還沒有通用的方法來評估這些專業領域的模型性能，因此迫切需要在重要領域進行評估任務， 以及開發數據集。其中包括需要語言、圖像、數據等多種輸入形式的情況，這也增加了開發的難度。
此外，模型性能還包括使用者體驗方面的因素。例如，推理速度和成本、API 的穩定性、安全性的考量等， 隨著對商用服務的需求不斷增強，出現了需要在本地構建推理環境的必要性。
Weights & Biases 介紹
Weights & Biases, Inc. 總部位於美國舊金山，為開發人員和運營商提供一個涵蓋企業級 ML 實驗管理和 端到端 MLOps 工作流程的平台。WandB 被用於各種深度學習用例，包括 LLM 開發、圖像分割、新藥研發等， 在全球範圍內受到超過 80 萬名機器學習開發人員的信任，是 AI 開發的最佳實務。
W&B 韓文網站：https://kr.wandb.com
網站：https://wandb.ai/site
聯絡方式
Weights & Biases
銷售/行銷
Yoo Sihyun
+81-(0)70-4000-5657
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