No cenário em rápida evolução de IA Generativa (GenAI), cientistas de dados e construtores de IA estão constantemente buscando ferramentas poderosas para criar aplicativos inovadores usando Massive Language Fashions (LLMs). A DataRobot introduziu um conjunto de métricas avançadas de avaliação, teste e avaliação de LLM em seu Playground, oferecendo recursos exclusivos que o diferenciam de outras plataformas.
Essas métricas, incluindo fidelidade, correção, citações, Rouge-1, custo e latência, fornecem uma abordagem abrangente e padronizada para validar a qualidade e o desempenho dos aplicativos GenAI. Ao alavancar essas métricas, os clientes e os criadores de IA podem desenvolver soluções GenAI confiáveis, eficientes e de alto valor com maior confiança, acelerando seu tempo de lançamento no mercado e ganhando uma vantagem competitiva. Nesta postagem do weblog, vamos nos aprofundar nessas métricas e explorar como elas podem ajudar você a desbloquear todo o potencial dos LLMs na plataforma DataRobot.
Explorando Métricas de Avaliação Abrangentes
O Playground da DataRobot oferece um conjunto abrangente de métricas de avaliação que permitem aos usuários fazer benchmark, comparar desempenho e classificar seus experimentos de Recuperação-Geração Aumentada (RAG). Essas métricas incluem:
- Fidelidade: Esta métrica avalia com que precisão as respostas geradas pelo LLM refletem os dados provenientes dos bancos de dados vetoriais, garantindo a confiabilidade das informações.
- Correção: Ao comparar as respostas geradas com a verdade básica, a métrica de correção avalia a precisão das saídas do LLM. Isso é particularmente valioso para aplicações em que a precisão é crítica, como em saúde, finanças ou domínios legais, permitindo que os clientes confiem nas informações fornecidas pelo aplicativo GenAI.
- Citações: Esta métrica rastreia os documentos recuperados pelo LLM ao solicitar o banco de dados de vetores, fornecendo insights sobre as fontes usadas para gerar as respostas. Ela ajuda os usuários a garantir que seu aplicativo esteja aproveitando as fontes mais apropriadas, aumentando a relevância e a credibilidade do conteúdo gerado. Os modelos de guarda do Playground podem auxiliar na verificação da qualidade e relevância das citações usadas pelos LLMs.
- Vermelho-1: A métrica Rouge-1 calcula a sobreposição de unigrama (cada palavra) entre a resposta gerada e os documentos recuperados dos bancos de dados vetoriais, permitindo que os usuários avaliem a relevância do conteúdo gerado.
- Custo e latência: Também fornecemos métricas para rastrear o custo e a latência associados à execução do LLM, permitindo que os usuários otimizem seus experimentos para eficiência e custo-efetividade. Essas métricas ajudam as organizações a encontrar o equilíbrio certo entre desempenho e restrições orçamentárias, garantindo a viabilidade de implantar aplicativos GenAI em escala.
- Modelos de guarda: Nossa plataforma permite que os usuários apliquem modelos de guarda do DataRobot Registry ou modelos personalizados para avaliar respostas LLM. Modelos como detectores de toxicidade e PII podem ser adicionados ao playground para avaliar cada saída LLM. Isso permite testes fáceis de modelos de guarda em respostas LLM antes da implantação na produção.

Experimentação Eficiente
O Playground da DataRobot capacita clientes e construtores de IA a experimentar livremente diferentes LLMs, estratégias de chunking, métodos de incorporação e métodos de prompting. As métricas de avaliação desempenham um papel essential em ajudar os usuários a navegar com eficiência neste processo de experimentação. Ao fornecer um conjunto padronizado de métricas de avaliação, a DataRobot permite que os usuários comparem facilmente o desempenho de diferentes configurações e experimentos de LLM. Isso permite que clientes e construtores de IA tomem decisões baseadas em dados ao selecionar a melhor abordagem para seu caso de uso específico, economizando tempo e recursos no processo.
Por exemplo, ao experimentar diferentes estratégias de chunking ou métodos de incorporação, os usuários conseguiram melhorar significativamente a precisão e a relevância de seus aplicativos GenAI em cenários do mundo actual. Esse nível de experimentação é essential para desenvolver soluções GenAI de alto desempenho adaptadas a requisitos específicos do setor.
Otimização e Suggestions do Usuário
As métricas de avaliação no Playground atuam como uma ferramenta valiosa para avaliar o desempenho de aplicativos GenAI. Ao analisar métricas como Rouge-1 ou citações, clientes e criadores de IA podem identificar áreas onde seus modelos podem ser melhorados, como aumentar a relevância das respostas geradas ou garantir que o aplicativo esteja aproveitando as fontes mais apropriadas dos bancos de dados de vetores. Essas métricas fornecem uma abordagem quantitativa para avaliar a qualidade das respostas geradas.
Além das métricas de avaliação, o Playground da DataRobot permite que os usuários forneçam suggestions direto sobre as respostas geradas por meio de classificações de polegar para cima/baixo. Esse suggestions do usuário é o método principal para criar um conjunto de dados de ajuste fino. Os usuários podem revisar as respostas geradas pelo LLM e votar em sua qualidade e relevância. As respostas votadas positivamente são então usadas para criar um conjunto de dados para ajuste fino do aplicativo GenAI, permitindo que ele aprenda com as preferências do usuário e gere respostas mais precisas e relevantes no futuro. Isso significa que os usuários podem coletar tanto suggestions quanto necessário para criar um conjunto de dados de ajuste fino abrangente que reflita as preferências e os requisitos do usuário do mundo actual.
Ao combinar as métricas de avaliação e o suggestions do usuário, os clientes e os criadores de IA podem tomar decisões baseadas em dados para otimizar seus aplicativos GenAI. Eles podem usar as métricas para identificar respostas de alto desempenho e incluí-las no conjunto de dados de ajuste fino, garantindo que o modelo aprenda com os melhores exemplos. Esse processo iterativo de avaliação, suggestions e ajuste fino permite que as organizações melhorem continuamente seus aplicativos GenAI e ofereçam experiências de alta qualidade e centradas no usuário.
Geração de dados sintéticos para avaliação rápida
Um dos recursos de destaque do Playground da DataRobot é a geração de dados sintéticos para avaliação de prompt-and-answer. Esse recurso permite que os usuários criem pares de perguntas e respostas de forma rápida e fácil com base no banco de dados de vetores do usuário, permitindo que eles avaliem completamente o desempenho de seus experimentos RAG sem a necessidade de criação guide de dados.
A geração de dados sintéticos oferece vários benefícios importantes:
- Economia de tempo: criar grandes conjuntos de dados manualmente pode ser demorado. A geração de dados sintéticos da DataRobot automatiza esse processo, economizando tempo e recursos valiosos e permitindo que clientes e construtores de IA criem protótipos e testem rapidamente seus aplicativos GenAI.
- Escalabilidade: Com a capacidade de gerar milhares de pares de perguntas e respostas, os usuários podem testar completamente seus experimentos RAG e garantir robustez em uma ampla gama de cenários. Essa abordagem de teste abrangente ajuda os clientes e os criadores de IA a entregar aplicativos de alta qualidade que atendem às necessidades e expectativas de seus usuários finais.
- Avaliação de qualidade: Ao comparar as respostas geradas com os dados sintéticos, os usuários podem avaliar facilmente a qualidade e a precisão de seu aplicativo GenAI. Isso acelera o tempo de valorização de seus aplicativos GenAI, permitindo que as organizações levem suas soluções inovadoras ao mercado mais rapidamente e ganhem uma vantagem competitiva em seus respectivos setores.
É importante considerar que, embora os dados sintéticos forneçam uma maneira rápida e eficiente de avaliar aplicativos GenAI, eles nem sempre capturam toda a complexidade e as nuances dos dados do mundo actual. Portanto, é essential usar dados sintéticos em conjunto com suggestions actual do usuário e outros métodos de avaliação para garantir a robustez e a eficácia do aplicativo GenAI.

Conclusão
As métricas avançadas de avaliação, teste e avaliação de LLM da DataRobot no Playground fornecem aos clientes e criadores de IA um poderoso conjunto de ferramentas para criar aplicativos GenAI de alta qualidade, confiáveis e eficientes. Ao oferecer métricas de avaliação abrangentes, recursos eficientes de experimentação e otimização, integração de suggestions do usuário e geração de dados sintéticos para avaliação rápida, a DataRobot capacita os usuários a desbloquear todo o potencial dos LLMs e gerar resultados significativos.
Com maior confiança no desempenho do modelo, tempo de valorização acelerado e a capacidade de ajustar seus aplicativos, os clientes e os criadores de IA podem se concentrar em fornecer soluções inovadoras que resolvam problemas do mundo actual e criem valor para seus usuários finais. O Playground da DataRobot, com suas métricas de avaliação avançadas e recursos exclusivos, é um divisor de águas no cenário GenAI, permitindo que as organizações expandam os limites do que é possível com Massive Language Fashions.
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Sobre o autor

Nathaniel Daly é um gerente sênior de produtos na DataRobot com foco em produtos AutoML e séries temporais. Ele está focado em trazer avanços em ciência de dados para os usuários, de modo que eles possam alavancar esse valor para resolver problemas de negócios do mundo actual. Ele é formado em matemática pela College of California, Berkeley.