I Tre Metodi Essenziali per Valutare un Nuovo Modello di Linguaggio

Tre metodi essenziali per valutare un nuovo modello di linguaggio.

Come verificare se il nuovo e più popolare Large Language Model (LLM) soddisfa le tue esigenze

Di cosa si tratta?

Ogni settimana vengono rilasciati nuovi LLM e, se sei come me, potresti chiederti: Questo finalmente soddisfa tutti i casi d’uso per cui voglio utilizzare un LLM? In questo tutorial, condividerò le tecniche che utilizzo per valutare i nuovi LLM. Introdurrò tre tecniche che utilizzo regolarmente, nessuna di esse è nuova (infatti farò riferimento a post di blog che ho scritto in precedenza), ma mettendole tutte insieme risparmio molto tempo ogni volta che viene rilasciato un nuovo LLM. Mostrerò esempi di test sul nuovo modello OpenChat.

Perché è importante?

Quando si tratta di nuovi LLM, è importante capire le loro capacità e limitazioni. Purtroppo, capire come distribuire il modello e quindi testarlo in modo sistematico può essere un po’ noioso. Questo processo è spesso manuale e può richiedere molto tempo. Tuttavia, con un approccio standardizzato, possiamo iterare molto più velocemente e determinare rapidamente se un modello merita di investire più tempo o se dovremmo scartarlo. Quindi, cominciamo.

Per iniziare

Esistono molti modi per utilizzare un LLM, ma quando distilliamo gli utilizzi più comuni, spesso si riferiscono a compiti aperti (ad esempio, generare testo per un annuncio di marketing), applicazioni di chatbot e Retrieval Augmented Generation (RAG). Di conseguenza, utilizzo metodi pertinenti per testare queste capacità in un LLM.

0. Distribuire il modello

Prima di iniziare con la valutazione, dobbiamo prima distribuire il modello. Ho un codice boilerplate pronto per questo, in cui possiamo semplicemente sostituire l’ID del modello e l’istanza in cui distribuirlo (in questo esempio sto utilizzando Amazon SageMaker per l’hosting del modello) e siamo pronti:

• AI vs. Analisi Predittiva Un’Analisi Approfondita
• Cosa succede se si esegue un modello Transformer con una rete neurale ottica?
• Questo strumento di intelligenza artificiale spiega come l’IA vede le immagini e perché potrebbe confondere un astronauta con una pala.

import jsonimport sagemakerimport boto3from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel, get_huggingface_llm_image_uritry:  role = sagemaker.get_execution_role()except ValueError:  iam = boto3.client('iam')  role = iam.get_role(RoleName='sagemaker_execution_role')['Role']['Arn']model_id =…