Melhores práticas e métodos para avaliação de LLM

Compreendendo a avaliação de LLM

À medida que mais empresas apostam na tecnología e na promessa dos sistemas de inteligência artificial (AI) para impulsionar seus negócios, muitas estão implementando modelos de linguagem grandes (LLMs) para processar e produzir textos para diversas aplicações. Os LLMs são treinados com grandes volumes de dados de texto para entender e gerar uma linguagem semelhante à humana, e podem ser implantados em sistemas como chatbots, geração de conteúdo e assistência de codificação.

LLMs como o GPT-4.1 da Open AI, O Claude da Anthropic e modelos de código aberto como o Llama da Meta utilizam técnicas de aprendizagem profunda para processar e produzir texto. Mas essas ainda são tecnologías nascentes, o que torna crucial avaliar frequentemente seu desempenho quanto à confiabilidade, eficiência e considerações éticas antes e durante sua implantação. Na verdade, a avaliação regular de LLMs pode:

1. Garantir que os modelos gerem respostas precisas, coerentes e contextualmente relevantes.
2. Permitir que pesquisadores e desenvolvedores comparem continuamente os modelos e identifiquem áreas para melhoria.
3. Prevenir vieses, desinformação ou conteúdo prejudicial.

Quase todas as indústrias, de saúde e finanças a educação e eletrônicos, estão usando LLMs para obter uma vantagem competitiva, e procedimentos de avaliação robustos são essenciais para manter altos padrões no desenvolvimento de LLMs. Na verdade, à medida que as empresas implantam cada vez mais LLMs em domínios de contato com o cliente e de alto risco, uma avaliação robusta é o pilar para a adoção segura, confiável e econômica da GenAI.

A avaliação de LLM envolve três elementos fundamentais:

Métricas de avaliação: essas métricas são usadas para avaliar o desempenho de um modelo com base em critérios predefinidos, como acurácia, coerência ou viés.

Datasets: São os dados com os quais as saídas do LLM são comparadas. Conjuntos de dados de alta qualidade ajudam a fornecer uma verdade fundamental objetiva para a avaliação.

Frameworks de avaliação: metodologias e ferramentas estruturadas ajudam a facilitar o processo de avaliação, o que garante que os resultados sejam consistentes e confiáveis.

Explorando métricas de avaliação de LLM

Existem vários métodos pelos quais os LLMs podem ser avaliados, mas eles podem ser amplamente classificados como quantitativos ou qualitativos. As métricas quantitativas se baseiam em pontuações numéricas derivadas de avaliações automatizadas e fornecem percepções objetivas e escaláveis. As métricas qualitativas envolvem o julgamento humano, avaliando aspectos como fluência, coerência e considerações éticas.

Métricas de avaliação de LLM também podem ser categorizadas com base em sua dependência de saídas de referência:

Métricas baseadas em referência: elas comparam os resultados do modelo com um conjunto de respostas corretas predefinidas. Alguns exemplos de métricas baseadas em referência incluem:

• Bilingual Evaluation Understudy (BLEU): originalmente projetado para tradução automática, o BLEU mede a sobreposição de n-gramas entre o texto gerado por máquina e o texto de referência, com foco na precisão.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): comumente usado em sumarização, o ROUGE avalia quanto do conteúdo de referência é capturado na saída do modelo.

Métricas sem referência avaliam as saídas sem exigir uma resposta de referência e, em vez disso, focam nas qualidades intrínsecas de um texto gerado. Elas são úteis para avaliar tarefas de geração de texto de final aberto, onde uma única referência "correta" pode não existir ou não ser apropriada, como sistemas de diálogo, escrita criativa ou resultados baseados em raciocínio.

Alguns exemplos de métricas sem referência incluem:

• Perplexidade: essa abordagem mede quão bem um modelo prevê a próxima palavra em uma sequência. Uma perplexidade menor implica em maior capacidade preditiva, embora nem sempre se correlacione com a qualidade da geração em tarefas do mundo real.
• Toxicidade e viés: os usuários devem garantir que os resultados do LLM evitem problemas como viés, conteúdo prejudicial, desinformação, informações incorretas ou alucinação. Ferramentas como o RealToxicityPrompts fornecem prompts de benchmark para testar a degeneração tóxica nos resultados do LLM.
• Coerência: isso se refere à capacidade de um modelo de se manter focado em um tema ou ideia específica. As pontuações de coerência avaliam aspectos como estrutura linguística, consistência semântica e progressão lógica no próprio texto.

Além das métricas com e sem referência, existem outros benchmarks que os pesquisadores podem usar para avaliar a qualidade da saída de um LLM.

1. Massive Multitask Language Understanding (MMLU): este benchmark avalia o desempenho de um modelo em vários domínios, testando seu conhecimento geral e suas habilidades de raciocínio.
2. Tarefas Orientadas à Revocação: elas incluem métricas como o ROUGE, que avalia quão bem um modelo recupera e sintetiza informações.
3. BERTScore: avalia a geração de texto comparando a similaridade entre o texto gerado pelo modelo e uma referência usando embeddings contextuais do Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Esta é uma métrica baseada em referência que usa embeddings contextuais do BERT para medir a similaridade semântica entre o texto gerado e o de referência.

Melhores práticas para avaliação de LLM

O primeiro passo para avaliar um LLM é usar um dataset que seja diverso, representativo e imparcial. Deve incluir cenários do mundo real para avaliar o desempenho do modelo em aplicações práticas.

Além disso, ao fazer a curadoria de datasets de várias fontes, você pode garantir a cobertura em vários domínios e incorporar exemplos opostos para aprimorar o processo de avaliação.

Uma técnica para avaliar os resultados é a "LLM-as-a-Judge", em que um modelo de AI é usado para avaliar outro modelo de AI de acordo com critérios predefinidos. Essa solução pode ser escalável e eficiente, e é ideal para produtos baseados em texto, como chatbots, sistemas de Perguntas e Respostas (Q&A) ou agentes. O sucesso desses juízes LLM depende da qualidade do prompt, do modelo e da complexidade da tarefa.

Embora as métricas automatizadas ofereçam consistência e escalabilidade, os humanos reais são essenciais para avaliar as nuances no texto gerado, como coerência, legibilidade e implicações éticas. Anotadores de crowdsourcing ou especialistas no assunto podem fornecer avaliações qualitativas sobre a qualidade e a precisão dos resultados de um LLM.

É importante determinar quais fatores vão guia uma avaliação, já que cada contexto exige uma abordagem de avaliação personalizada. Por exemplo, os LLMs usados no serviço de cliente precisam ser avaliados quanto à precisão e ao alinhamento de sentimento, enquanto os usados na escrita criativa devem ser avaliados quanto à originalidade e coerência.

Frameworks e ferramentas para avaliação de LLM

Existem vários frameworks para medir se a saída de um LLM é precisa, segura e governada. Os principais frameworks para avaliação de LLM utilizam alguns dos benchmarks padrão do setor de processamento de linguagem natural (NLP), mas ainda têm dificuldade para avaliar sistemas de AI complexos e em escala empresarial, como agentes e pipelines de RAG. Alguns desses problemas incluem:

• A escolha das métricas certas para avaliar a qualidade da aplicação.
• Coletar feedback humano de forma eficiente para medir a qualidade da aplicação.
• Identificar a causa raiz dos problemas de qualidade.
• Iterar rapidamente na qualidade da aplicação antes de implantar em produção.

É por isso que a Databricks apresentou o Mosaic AI Agent Framework and Agent Evaluation, integrado diretamente na Databricks Data Intelligence Platform.

A Avaliação de Agentes ajuda a avaliar a qualidade, o custo e a latência de aplicações de agentes – do desenvolvimento à produção – com um conjunto unificado de ferramentas:

• Avaliadores de LLM integrados: agentes de avaliação proprietários avaliam as respostas do seu modelo quanto à fundamentação, correção, clareza e coerência. Cada resposta é pontuada com uma justificativa de apoio para ajudar a identificar as causas-raiz dos problemas de qualidade.
• Métricas e diretrizes personalizadas: defina seus próprios critérios de avaliação, como tom ou compliance regulatória, para personalizar o feedback para seu domínio e caso de uso.
• Consistência offline e online: a avaliação é unificada nos ambientes de desenvolvimento (offline) e de produção (online), facilitando o monitoramento de drift e a melhoria ao longo do tempo.
• Integração perfeita com o MLflow: todos os resultados de avaliação, métricas e rastreamentos são registrados automaticamente. Isso pode possibilitar testes A/B, monitoramento contínuo e uma trilha de auditoria clara.

Esteja você criando um chatbot, um assistente de dados ou um sistema multiagente complexo, a Mosaic AI Agent Evaluation ajuda a melhorar sistematicamente a qualidade e a reduzir o risco — sem desacelerar a inovação.

Desafios na avaliação de LLM

Um grande desafio na avaliação de LLM é garantir que as respostas sejam relevantes e específicas para o domínio. Benchmarks genéricos podem medir a coerência geral, mas podem ter dificuldade em refletir com precisão o desempenho em campos especializados. É por isso que as avaliações de LLM não podem ser aplicadas como uma solução única, mas devem ser personalizadas e desenvolvidas para atender às necessidades específicas da sua organização.

Os LLMs também podem gerar respostas que estão corretas, mas que diferem das respostas de referência predefinidas, o que pode dificultar a avaliação. Técnicas como medidas de similaridade baseadas em embeddings e testes adversariais podem melhorar a confiabilidade dessas avaliações.

LLMs modernos também podem demonstrar capacidades de aprendizado few-shot e zero-shot. Uma técnica de aprendizado zero-shot permite que um LLM aproveite seus padrões de raciocínio aprendidos, enquanto o aprendizado few-shot é uma técnica na qual os LLMs são instruídos com exemplos concretos. Apesar de suas habilidades inovadoras, avaliá-los pode ser complicado, pois exige benchmarks que testem o raciocínio e a adaptabilidade. Conjuntos de dataset de avaliação dinâmicos e abordagens de meta-aprendizagem são duas das soluções emergentes que podem ajudar a aprimorar os métodos de avaliação few-shot e zero-shot.

É importante observar que os LLM avaliadores podem herdar os vieses ou pontos cegos de qualquer LLM usado na avaliação. A supervisão humana é essencial para levar em conta uma camada de julgamento crítico e consciência de contexto que os modelos simplesmente não conseguem alcançar. Isso pode incluir a identificação de erros sutis, referências alucinadas, questões éticas ou respostas baseadas em experiências vividas.

Direções futuras na avaliação de LLM

À medida que os LLMs continuam a evoluir, nossos métodos para avaliá-los também devem evoluir. Embora as ferramentas atuais possam avaliar LLMs de agente único e somente de texto, as avaliações futuras precisarão avaliar a qualidade, a consistência factual e a capacidade de raciocínio em entradas multimodais. Esses LLMs multiagente e com uso de ferramentas operam em ambientes mais complexos, onde o raciocínio, a coordenação e a interação com mecanismos de busca, calculadoras ou APIs são essenciais para sua funcionalidade. E no caso de LLMs que usam ferramentas, que buscam informações e executam tarefas ativamente em tempo real, a avaliação da precisão, segurança e eficácia deve evoluir para além das ferramentas tradicionais. Como resultado, os benchmarks precisarão simular ambientes em que os agentes devem colaborar, negociar ou competir para resolver tarefas.

Olhando para o futuro, o caminho a seguir exige inovação contínua e colaboração multidisciplinar. As futuras práticas de avaliação de LLM precisam integrar ciclos de feedback do mundo real e garantir que os modelos estejam alinhados com os valores humanos e padrões éticos. Ao adotar a pesquisa aberta e metodologias de teste rigorosas, os LLMs podem se tornar modelos de linguagem mais seguros, confiáveis e capazes.

Recursos

• Guia Compacto para LLMs
• BB da GenAI
• Toolkit de AI

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post