Guida alla valutazione delle prestazioni degli LLM: Come ottimizzare i tuoi investimenti in AI

Nel panorama dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione, comprendere come valutare i Large Language Models (LLM) è diventato cruciale per sviluppatori, ricercatori e organizzazioni. Questa guida esplora le metriche e i metodi essenziali utilizzati per valutare le prestazioni degli LLM, permettendoti di prendere decisioni informate sulla selezione e l’implementazione dei modelli ed ottimizzando al contempo i tuoi investimenti in AI.

Metriche chiave di prestazione per la valutazione degli LLM

Metriche quantitative fondamentali

• Perplexity: la metrica fondamentale per la valutazione degli LLM, la perplexity misura la capacità di un modello di prevedere schemi linguistici. Punteggi più bassi indicano migliori capacità predittive, suggerendo che il modello ha appreso efficacemente i pattern linguistici. Sebbene preziosa, la perplexity da sola non racconta la storia completa delle capacità di un modello e dovrebbe essere considerata insieme ad altre metriche.
• Probabilità: questa metrica diretta valuta quanto bene un modello prevede il token successivo in una sequenza, misurando direttamente la probabilità che il modello assegna al token corretto ad ogni passaggio. La probabilità lineare è particolarmente preziosa quando si valutano le prestazioni su contenuti specifici di un dominio, anche se probabilità elevate non sempre sono correlate con la qualità complessiva dell’output.
• Punteggio di confidenza nel recupero: particolarmente rilevante per i modelli che incorporano meccanismi di recupero o fonti di conoscenza esterne, questa metrica valuta non solo se il modello può trovare informazioni rilevanti, ma quanto è sicuro della pertinenza dei contenuti recuperati. Punteggi elevati indicano che il modello identifica e utilizza costantemente informazioni appropriate dalla sua base di conoscenza—cruciale per applicazioni che richiedono accuratezza fattuale in settori come quello legale o medico.
• Accuratezza: una metrica fondamentale che misura direttamente le prestazioni in vari compiti, inclusi domande e risposte, classificazione del testo, previsione delle parole e completamento di attività. Sebbene semplice, l’accuratezza deve essere contestualizzata all’interno di framework di valutazione più ampi.
• Punteggi BLEU e ROUGE: queste metriche sofisticate forniscono approfondimenti più dettagliati sulla qualità della generazione linguistica. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) si concentra sulla precisione valutando la corrispondenza degli n-grammi con il testo di riferimento, mentre ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) enfatizza il richiamo misurando la copertura dei contenuti di riferimento. Insieme, creano un framework robusto per valutare le capacità di generazione linguistica.

Metriche di prestazione etica

• Equità controfattuale: la valutazione moderna degli LLM deve affrontare potenziali bias attraverso test di equità controfattuale, esaminando come gli output cambiano tra variabili demografiche, garantendo prestazioni costanti indipendentemente dagli attributi sensibili. Questo approccio crea scenari paralleli che differiscono solo negli attributi sensibili, permettendo un confronto diretto del comportamento del modello.
• Test di pari opportunità: questa metrica si concentra sul garantire prestazioni equilibrate tra diversi gruppi demografici attraverso tassi di veri positivi costanti. Analizzando le prestazioni in vari segmenti demografici, i valutatori possono identificare e affrontare disparità nel comportamento del modello, assicurando che i benefici dell’AI siano ugualmente accessibili a tutti gli utenti.

Metriche di eccellenza qualitativa

• Flusso del linguaggio naturale: valutare se il testo generato dimostra padronanza della grammatica e della sintassi, uso appropriato del vocabolario, struttura variata delle frasi e schemi linguistici naturali. Questa valutazione richiede sia metriche automatizzate che valutazione umana.
• Coerenza: misurare la progressione logica delle idee, la gestione coerente degli argomenti, argomentazioni ben strutturate e forte connettività informativa. Un testo coerente dovrebbe fluire senza interruzioni da un concetto all’altro, mantenendo relazioni chiare tra le idee mentre costruisce conclusioni significative.
• Accuratezza fattuale: una componente critica che coinvolge il controllo incrociato approfondito dei contenuti generati, la validazione rispetto a fonti affidabili, la valutazione della coerenza interna e il rilevamento di potenziali allucinazioni o informazioni fabbricate. L’accuratezza fattuale impatta direttamente sull’affidabilità e l’utilità.

Valutazione pre-produzione: Un passo critico

Prima di lanciare un sistema LLM in produzione, le aziende devono implementare un framework di valutazione completo pre-lancio. Questa fase critica richiede test estensivi utilizzando metriche che simulano condizioni di produzione reali. Il processo di valutazione pre-produzione serve a diversi scopi vitali: validare le prestazioni del modello in scenari reali, identificare potenziali punti di fallimento e stabilire metriche di base per il monitoraggio continuo. Le organizzazioni devono concentrarsi particolarmente sul test dei casi limite e garantire un’integrazione perfetta con i sistemi esistenti.

Durante questa fase cruciale di valutazione, le organizzazioni devono definire soglie di prestazione chiare e misurabili che devono essere raggiunte prima di approvare la distribuzione. Tra le metriche più critiche in questo processo di valutazione ci sono la pertinenza delle risposte e l’allineamento dei prompt. La pertinenza delle risposte valuta quanto efficacemente le risposte del modello affrontano le query di input, garantendo che gli output siano informativi e precisi. Questo lavora in tandem con la valutazione dell’allineamento dei prompt, che valuta la coerenza del modello nel seguire modelli di prompt predeterminati – un fattore chiave nel mantenere un comportamento affidabile e prevedibile in produzione.

Un’altra pietra miliare della valutazione pre-produzione è la valutazione della correttezza e delle tendenze di allucinazione. Questo comporta test rigorosi dell’accuratezza fattuale del modello confrontando gli output con verità fondamentali verificate, monitorando specificamente le istanze di allucinazione dove il modello potrebbe generare informazioni fittizie o non supportate. Questa fase di test completa offre anche preziose opportunità per perfezionare i sistemi di monitoraggio e stabilire appropriate soglie di allerta per la distribuzione in produzione.

Durante tutto questo processo di valutazione, i team possono continuamente adattare e perfezionare i loro parametri di monitoraggio, assicurando che il sistema non solo soddisfi i requisiti iniziali di prestazione, ma sia anche ben preparato per il successo a lungo termine in produzione. Questo approccio metodico alla valutazione pre-produzione aiuta le organizzazioni a costruire sistemi LLM robusti e affidabili che possono esibirsi costantemente in applicazioni reali.

MLOps e AI Observability: Il viaggio continuo

La valutazione efficace dei Large Language Model va ben oltre la scelta iniziale delle metriche. Mentre il primo passo coinvolge la selezione attenta di indicatori di prestazione che si allineano con obiettivi e priorità specifiche, la vera sfida consiste nel mantenere un monitoraggio costante nel tempo. Questa valutazione continua richiede il tracciamento sia di metriche quantitative che di indicatori qualitativi di prestazione per garantire che il modello continui a soddisfare i suoi obiettivi previsti.

È qui che MLOps e l’AI Observability diventano componenti essenziali di una strategia AI di successo. MLOps rappresenta il modo più efficace per rispondere a nuove esigenze e sfruttare appieno le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. Il termine denota l’approccio metodologico, le pratiche e gli strumenti che semplificano e automatizzano il ciclo di vita del machine learning, dall’addestramento e messa in produzione dei modelli al monitoraggio dell’integrità dei dati e dell’observability.

Attraverso la combinazione sinergica di tecnologia e competenza, l’approccio MLOps consente alle organizzazioni di aumentare la consapevolezza situazionale dei flussi di lavoro AI, rispettare i requisiti normativi in termini di trasparenza e governance dei dati, e integrare efficacemente e scalabilmente l’AI nei processi aziendali.Strettamente correlato all’approccio MLOps, l’AI Observability definisce la capacità di ottenere approfondimenti dettagliati sul comportamento e sulle prestazioni dei modelli di Machine Learning, dei large language model (impiegati dagli strumenti di AI generativa) e della computer vision.

Gli strumenti di observability permettono alle organizzazioni di identificare e risolvere proattivamente i problemi, ottimizzare le prestazioni dei modelli e garantire l’affidabilità delle applicazioni basate su AI. Risulta anche centrale per rilevare e mitigare il data drift e il concept drift – “deviazioni” nella distribuzione dei dati, nelle assunzioni teoriche o nel contesto che possono minare le capacità predittive di un modello.

Conclusione

Mentre le tecnologie AI continuano a trasformare le operazioni aziendali, la capacità di valutare efficacemente e ottimizzare le prestazioni degli LLM aumenterà il gap di riuscita dei business. Implementando framework di valutazione robusti e sistemi di monitoraggio continuo, le aziende possono sbloccare il pieno potenziale dell’AI mitigando al contempo i rischi associati.

In Bitrock, ci impegniamo ad aiutare i nostri clienti ad orientarsi in questo panorama complesso: la nostra competenza nell’AI Observability, combinata con la nostra piattaforma MLOps  e la profonda comprensione dell’implementazione dell’AI aziendale, ci posiziona come Partner ideale per le organizzazioni che cercano di ottimizzare i loro investimenti in AI.

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