Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعد تقييم مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أمرًا بالغ الأهمية لضمان الجودة والموثوقية والتوافق مع أهداف الأعمال. بدون نهج تقييم منظم، يمكن أن تؤدي التناقضات والهلوسة والتحيزات إلى ضعف الأداء ومخاطر الامتثال وفقدان الثقة. إليك ما تحتاج إلى معرفته:
منصات مثل Prompts.ai قم بتبسيط هذه العملية من خلال تقديم عمليات سير عمل مصممة خصيصًا ومقارنات النماذج جنبًا إلى جنب والتقييمات المنظمة عبر أكثر من 35 نموذجًا رائدًا. باستخدام هذه الأدوات، يمكن للمؤسسات أن تنشر بثقة حلول الذكاء الاصطناعي التي تلبي المعايير العالية وتقدم نتائج قابلة للقياس.
توفر هذه المقاييس الخمسة طريقة منظمة لتقييم أداء نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مما يضمن أنها تلبي التوقعات عبر التطبيقات المختلفة.
حقيقة يقيس مدى توافق المخرجات مع الحقائق التي تم التحقق منها والمعرفة الراسخة. هذا مهم بشكل خاص عندما تتعامل LLMs مع مهام مثل الإجابة على استفسارات العملاء أو إنشاء التقارير أو تقديم المعلومات التي تؤثر على القرارات. الصواب، من ناحية أخرى، يمتد إلى التفكير المنطقي والحسابات الدقيقة والالتزام بالمبادئ التوجيهية المحددة.
لتقييم الواقع بشكل فعال، استخدم مجموعات بيانات الحقيقة الأساسية تحتوي على معلومات تم التحقق منها مصممة خصيصًا لتطبيقك. على سبيل المثال، في دعم العملاء، قد يشمل ذلك تفاصيل المنتج والأسعار وسياسات الشركة. في إنشاء المحتوى، يعد التحقق من الحقائق مقابل المصادر الموثوقة أو قواعد بيانات الصناعة أمرًا بالغ الأهمية.
تشمل طرق التقييم مقارنة المخرجات بمجموعات بيانات الحقيقة الأساسية، واستخدام مجموعات الاختبار ذات الإجابات النهائية، وتطبيق عمليات التحقق متعددة الخطوات. تساعد هذه الخطوات في الكشف عن الأخطاء الدقيقة التي قد لا يتم اكتشافها.
كشف التحيز يحدد حالات المعاملة أو التمثيل غير العادل، بينما تقييم السمية يركز على اكتشاف المحتوى المسيء أو الضار أو غير المناسب. هذه المقاييس ضرورية لحماية سمعة العلامة التجارية والالتزام بمعايير الذكاء الاصطناعي الأخلاقية.
يمكن أن يظهر التحيز كقوالب نمطية ديموغرافية أو تمثيلات غير حساسة. يساعد اختبار المخرجات باستخدام مطالبات متنوعة عبر سيناريوهات مختلفة في الكشف عن التحيزات المخفية.
بالنسبة للسمية، يتم فحص المخرجات بحثًا عن خطاب الكراهية والمضايقة واللغة الصريحة والمحتوى الضار الآخر. استخدم أدوات آلية جنبًا إلى جنب مع المراجعات البشرية لاكتشاف المشكلات الدقيقة. يمكن أن يؤدي الاختبار المنتظم مع المطالبات الصعبة إلى الكشف عن الثغرات الأمنية قبل أن تؤثر على المستخدمين.
تشمل الاعتبارات الأخلاقية أيضًا ضمان احترام المخرجات لخصوصية المستخدم وتجنب التلاعب وتقديم وجهات نظر متوازنة حول الموضوعات الحساسة. يجب أن تتضمن المخرجات إخلاء المسؤولية أو السياق عند معالجة القضايا المثيرة للجدل للحفاظ على الشفافية والإنصاف.
الوضوح يقيّم ما إذا كانت الاستجابة سهلة الفهم وقابلة للتنفيذ. الفائدة يقيس مدى جودة المخرجات في مساعدة المستخدمين على تحقيق أهدافهم، و صلة يحدد مدى توافق الاستجابة مع السؤال أو السياق المحدد.
يمكن تقييم الوضوح من خلال فحص البنية والمفردات والتدفق، وغالبًا باستخدام درجات قابلية القراءة. بالنسبة لتطبيقات الأعمال، تأكد من شرح المصطلحات الفنية بوضوح وأن التعليمات قابلة للتنفيذ.
تعتمد الفائدة على فهم احتياجات المستخدم وتتبع مدى تلبية الاستجابات لها. يمكن لمقاييس مثل أسئلة المتابعة أو درجات الرضا أو معدلات إكمال المهام تسليط الضوء على الفجوات في الفائدة. إذا كان المستخدمون يطلبون التوضيح بشكل متكرر، فهذا يشير إلى وجود مجال للتحسين.
تركز الصلة على مدى تطابق الاستجابة مع الاستعلام الأصلي. يمكن أن تساعد أنظمة التسجيل في قياس مواءمة المخرجات مع السياق المقدم، مما يضمن أن تكون الردود موضوعية وموجزة. في الذكاء الاصطناعي للمحادثة، الحفاظ على الصلة السياقية أمر حيوي، حيث يجب أن تعتمد الاستجابات منطقيًا على التفاعلات السابقة.
هلوسات تحدث عندما تولد LLMs معلومات تبدو معقولة ولكنها خاطئة أو ملفقة. يُعد هذا المقياس مهمًا بشكل خاص في إعدادات المؤسسة، حيث تؤثر الدقة على القرارات والثقة.
لاكتشاف الهلوسة، تحقق من صحة المخرجات مقابل المصادر التي تم التحقق منها وتتبع عدد المرات التي يظهر فيها المحتوى الملفق. قد تتضمن أنماط الهلوسة اقتباسات مزيفة أو تواريخ تاريخية غير صحيحة أو إحصائيات مختلقة. تطوير مجموعات بيانات التقييم المصممة خصيصًا لاختبار هذه المشكلات، بما في ذلك المطالبات التي تتحدى حدود المعرفة في النموذج.
يتضمن قياس معدلات الهلوسة حساب النسبة المئوية للاستجابات التي تحتوي على معلومات ملفقة داخل عينة تمثيلية. نظرًا لأن أنماط الهلوسة يمكن أن تختلف باختلاف المجالات، فإن المراقبة المستمرة ضرورية.
إكمال المهمة يقيس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يلبي الطلب المحدد أو الهدف المحدد في المطالبة. الدقة يقيم مدى تطابق المخرجات مع النتائج المتوقعة أو الالتزام بالمتطلبات المحددة.
لتقييم إنجاز المهام ودقتها، قارن المخرجات بالنتائج المتوقعة واحسب معدلات النجاح وترددات الخطأ. حدد بوضوح معايير النجاح لكل حالة استخدام. على سبيل المثال، في خدمة العملاء، يمكن اعتبار المهمة مكتملة عندما تتم معالجة استعلام المستخدم بالكامل ويتم تحديد أي إجراءات متابعة مطلوبة. في إنشاء المحتوى، قد يعتمد النجاح على تلبية متطلبات الطول أو النغمة أو التنسيق المحددة.
تسجيل الدقة يجب أن تعكس النجاحات الكاملة والجزئية. على سبيل المثال، توفر الإجابة التي تتناول 80% من السؤال متعدد الأجزاء قيمة أكبر من تلك التي لا تجيب تمامًا. يمكن لأنظمة التسجيل الموزونة التقاط هذه الفروق الدقيقة، وتحقيق التوازن بين الفضل في الصحة الجزئية والحاجة إلى معايير عالية.
توفر هذه المقاييس الخمسة إطارًا شاملاً لتقييم أداء LLM. سوف يستكشف القسم التالي الطرق العملية لتطبيق هذه المقاييس في سيناريوهات العالم الحقيقي.
تضمن طرق التقييم المنظم طريقة متسقة وموثوقة لقياس أداء نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تتراوح هذه الأساليب من أنظمة التسجيل الآلية إلى الإشراف البشري، مما يضمن مراقبة الجودة عبر التطبيقات المختلفة.
التقييم المستند إلى المرجع يتضمن مقارنة مخرجات LLM بالإجابات «الذهبية» المحددة مسبقًا أو مجموعات البيانات. تعمل هذه الطريقة بشكل جيد مع المهام ذات الإجابات الواضحة والموضوعية، مثل حل مسائل الرياضيات أو الإجابة على الأسئلة الواقعية أو ترجمة النص. على سبيل المثال، توفر مقاييس مثل درجات BLEU للترجمة أو نسب المطابقة التامة للاستعلامات الواقعية نتائج قابلة للقياس. في سيناريوهات خدمة العملاء، يمكن مقارنة الردود التي تم إنشاؤها بقاعدة بيانات للإجابات المعتمدة للتحقق من الاتساق والالتزام بالمعلومات المعروفة.
من ناحية أخرى، تقييم خالٍ من المراجع يقيم المخرجات دون الاعتماد على إجابات محددة مسبقًا. يعد هذا النهج أكثر ملاءمة لمهام مثل الكتابة الإبداعية أو العصف الذهني أو الأسئلة المفتوحة حيث يمكن الحصول على إجابات صحيحة متعددة. بدلاً من التركيز على إجابة واحدة «صحيحة»، يأخذ المقيِّمون في الاعتبار عوامل مثل التماسك والملاءمة والفائدة. غالبًا ما تستخدم هذه الطريقة نماذج التقييم المدربة أو الحكم البشري لتقييم جودة المخرجات. على سبيل المثال، عند اختبار أدوات الكتابة الإبداعية، قد يحكم المقيّمون على إبداع وأهمية المحتوى الذي تم إنشاؤه بدلاً من دقته الواقعية.
يعتمد الاختيار بين هذه الطرق على حالة الاستخدام المحددة. على سبيل المثال، إعداد التقارير المالية أو أنظمة المعلومات الطبية يتطلب التقييم المستند إلى المرجع للتأكد من دقته، بينما إنشاء محتوى تسويقي أو أدوات الكتابة الإبداعية استفد من التقييم الخالي من المراجع لالتقاط الصفات الدقيقة مثل النغمة والأسلوب.
تتبنى العديد من المنظمات النهج الهجينة، والجمع بين الطريقتين. قد يتعامل التقييم المستند إلى المراجع مع الدقة الواقعية، بينما تركز الأساليب الخالية من المراجع على جوانب مثل الإبداع أو النغمة. يضمن هذا المزيج تقييمًا شاملاً لأداء LLM، مع إضافة الإشراف البشري غالبًا إلى طبقة إضافية من التحسين.
في حين توفر المقاييس الآلية الاتساق، فإن الإشراف البشري يعالج قضايا أكثر تعقيدًا وحساسية للسياق. التحقق بين الإنسان والحلقة يمزج كفاءة الأنظمة الآلية مع الفهم الدقيق الذي لا يمكن إلا للبشر تقديمه إلى الطاولة.
هذا النهج ذو قيمة خاصة في تطبيقات خاصة بالمجال مثل الذكاء الاصطناعي الطبي أو تحليل المستندات القانونية أو أدوات الاستشارات المالية، حيث تكون الخبرة في الموضوع أمرًا بالغ الأهمية. يمكن للخبراء البشريين تحديد الأخطاء الخاصة بالصناعة أو التفاصيل الدقيقة التي قد تفوتها الأنظمة الآلية.
لتوسيع نطاق المشاركة البشرية، تستخدم المنظمات استراتيجيات أخذ العينات مثل أخذ العينات العشوائية أو الطبقية أو القائمة على الثقة. على سبيل المثال، قد يتم إعطاء الأولوية للمخرجات التي تم وضع علامة عليها بثقة أقل بواسطة الأنظمة الآلية للمراجعة البشرية. بالإضافة إلى ذلك، أفرقة الخبراء غالبًا ما يتم استخدامها في الموضوعات المثيرة للجدل أو الحالات المتطورة، مما يساعد على تحسين نماذج التقييم للتطبيقات الجديدة أو المعقدة.
ردود الفعل البشرية تدفع أيضًا حلقات التحسين المستمر. من خلال تحديد الأخطاء أو الأنماط المتكررة، يساهم المراجعون البشريون في تحسين معايير التقييم وتحسين بيانات التدريب. تضمن هذه الملاحظات أن LLMs تتكيف مع الأنواع الجديدة من الاستعلامات واحتياجات المستخدم المتطورة.
للحفاظ على إمكانية التحكم في التكاليف، يتم تخصيص المراجعة البشرية عادةً للقرارات عالية التأثير أو المحتوى المثير للجدل أو الحالات التي تقل فيها درجات الثقة التلقائية عن حد معين. يعزز هذا النهج المستهدف الخبرة البشرية بشكل فعال مع الحفاظ على قابلية التوسع.
غالبًا ما تتجاهل طرق التقييم القياسية كيفية تعامل LLMs مع السيناريوهات غير العادية أو الصعبة. يساعد اختبار الحالات المتطورة في الكشف عن نقاط الضعف ويضمن أداء النماذج بشكل موثوق في ظل ظروف أقل قابلية للتنبؤ.
التحفيز العدائي هي إحدى طرق اختبار الثغرات الأمنية، مثل محاولات تجاوز ميزات الأمان أو إنشاء محتوى متحيز أو إنتاج معلومات ملفقة. يساعد الاختبار العدائي المنتظم في تحديد هذه المشكلات ومعالجتها قبل أن تؤثر على المستخدمين.
اختبار الإجهاد مع الحجم والتعقيد يدفع LLMs إلى أقصى حدودها باستخدام المطالبات الطويلة أو الأسئلة السريعة أو المهام التي تتطلب معالجة المعلومات المتضاربة. يكشف هذا النوع من الاختبارات عن المكان الذي يبدأ فيه الأداء بالتدهور ويساعد في إنشاء حدود تشغيلية.
اختبار حدود المجال يدرس مدى استجابة LLMs للمطالبات خارج مجال خبرتها. على سبيل المثال، قد يتم اختبار نموذج مصمم للتطبيقات الطبية باستخدام مطالبات تتحول تدريجيًا إلى مجالات غير ذات صلة. يساعد فهم هذه الحدود على وضع توقعات واقعية وتنفيذ الضمانات.
اختبار الإجهاد السياقي يقيم مدى جودة LLMs في الحفاظ على التماسك والدقة أثناء المحادثات الممتدة أو المهام متعددة الخطوات. هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب الاحتفاظ المستمر بالسياق.
تتيح المنصات مثل Prompts.ai اختبار الحالات المتطورة بشكل منهجي من خلال السماح للفرق بالتصميم عمليات سير العمل المهيكلة التي تولد تلقائيًا سيناريوهات صعبة وتطبق معايير تقييم متسقة. تعمل هذه الأتمتة على تسهيل إجراء اختبارات الإجهاد بانتظام واكتشاف المشكلات المحتملة قبل النشر.
توليد البيانات الاصطناعية يدعم أيضًا اختبار الحالات المتطورة من خلال إنشاء سيناريوهات متنوعة وصعبة على نطاق واسع. يمكن لـ LLMs حتى إنشاء حالات الاختبار الخاصة بها، مما يقدم نطاقًا أوسع من الحالات المتطورة مما قد يفكر فيه المختبرون البشريون. يضمن هذا النهج تغطية شاملة ويساعد الفرق على تحديد نقاط الضعف عبر أنواع مختلفة من المدخلات.
إن الأفكار المكتسبة من هذه الاختبارات توجه كليهما اختيار النموذج و الهندسة السريعة. يمكن للفرق اختيار النماذج المجهزة بشكل أفضل لمواجهة تحديات محددة وتحسين المطالبات لتقليل الأخطاء، مما يضمن الأداء القوي عبر التطبيقات المختلفة.
يعمل Prompts.ai على تبسيط تقييم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من خلال دمج الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا في منصة واحدة آمنة. يلغي هذا النهج الموحد الحاجة إلى التوفيق بين أدوات متعددة، مما يسهل على الفرق - من شركات Fortune 500 إلى المؤسسات البحثية - إجراء التقييمات مع الحفاظ على الامتثال وتقليل التعقيد.
يوفر Prompts.ai عمليات سير عمل مرنة تسمح للفرق بتصميم عمليات التقييم التي تتوافق مع المعايير الداخلية المحددة الخاصة بهم. يضمن هذا النهج المنظم تقييمات متسقة وقابلة للتكرار لمخرجات LLM. لمساعدة المؤسسات على الالتزام بالميزانية، تتضمن المنصة تتبعًا متكاملًا للتكاليف، مما يوفر رؤى في الوقت الفعلي لنفقات التقييم. تخلق هذه الميزات بيئة تكون فيها المقارنات بين النماذج فعالة وفعالة.
تجعل واجهة النظام الأساسي من السهل مقارنة LLMs مباشرة. يمكن للمستخدمين إرسال نفس المطالبة إلى نماذج متعددة وتقييم إجاباتهم بناءً على معايير محددة مسبقًا. من خلال أدوات الحوكمة المضمنة وتقارير التكلفة الشفافة، يمكن للفرق مراقبة الأداء بمرور الوقت واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات تناسب أهدافها التشغيلية الفريدة.
استنادًا إلى المقاييس والأساليب الأساسية التي تمت مناقشتها سابقًا، يعتمد اختيار استراتيجية التقييم الصحيحة على حالة الاستخدام المحددة والموارد المتاحة وتوقعات الجودة. من الضروري الموازنة بين المنهجيات المختلفة لتحقيق التوازن بين الدقة والكفاءة، وضمان بقاء التقييمات موثوقة ومباشرة.
كل طريقة تقييم لها نقاط قوتها وقيودها، مما يجعلها مناسبة لسيناريوهات مختلفة. يوضح الجدول أدناه الجوانب الرئيسية للنهج المشتركة:
في الممارسة العملية، النهج الهجينة غالبًا ما تقدم أفضل النتائج. على سبيل المثال، تبدأ العديد من المؤسسات بالفحص الآلي للقضاء على حالات الفشل الواضحة ثم تطبيق المراجعة البشرية على الحالات الحدودية. يضمن هذا المزيج الكفاءة دون المساومة على الجودة.
لإدارة الحجم المتزايد والتعقيد، من الضروري تصميم عمليات سير عمل قابلة للتوسع مع الحفاظ على معايير الجودة العالية. إليك كيفية تحقيق ذلك:
إن اتباع نهج منظم لتقييم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) يضمن تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي التي يمكن الاعتماد عليها والتي تلبي باستمرار أهداف العمل. تحصل المنظمات التي تتبنى عمليات تقييم منهجية على تحسينات قابلة للقياس في أداء النموذج، ومخاطر تشغيلية أقل، ومواءمة أقوى بين مخرجات الذكاء الاصطناعي وأهدافها. تدعم هذه المؤسسة طرق التقييم القابلة للتطوير والدقيقة التي تمت مناقشتها سابقًا.
الابتعاد عن الاختبار المخصص إلى أطر التقييم المهيكلة يُحدث ثورة في نشر الذكاء الاصطناعي. يمكن للفرق اتخاذ قرارات مستنيرة ومدعومة بالبيانات حول اختيار النموذج والتحسين الفوري ومعايير الجودة. يصبح هذا ضروريًا بشكل متزايد مع توسع الذكاء الاصطناعي عبر الأقسام المختلفة وحالات الاستخدام.
ومع تطبيق مقاييس التقييم هذه، Prompts.ai يقدم حلاً عمليًا وفعالًا للتقييمات القابلة للتطوير. تعمل المنصة على تبسيط التقييمات من خلال توفير أدوات لتدفقات الدرجات المخصصة ومحاكاة الحالات المتطورة وتتبع الأداء عبر نماذج رائدة متعددة - كل ذلك ضمن نظام موحد.
تمتد فوائد التقييمات الدقيقة إلى ما هو أبعد من مكاسب الجودة الفورية. تحقق المؤسسات ذات الأطر القوية عائدًا أعلى على الاستثمار (ROI) من خلال تحديد النماذج والمطالبات التي تتفوق في مهام محددة. يصبح الامتثال أكثر وضوحًا حيث يتم تتبع كل تفاعل للذكاء الاصطناعي وقياسه وفقًا لمعايير محددة. يحل التحسين المستمر للأداء محل الإصلاحات التفاعلية، مما يمكّن الفرق من اكتشاف المشكلات المحتملة ومعالجتها قبل أن تؤثر على المستخدمين.
ولعل الأهم من ذلك أن التقييمات المنظمة تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة في جميع أنحاء المنظمة. عندما تكون معايير التقييم واضحة ويتم تطبيقها باستمرار، لا تحتاج الفرق إلى خبرة فنية عميقة لتقييم جودة المخرجات أو اتخاذ قرارات نشر مستنيرة. يشجع هذا الوضوح التبني مع الحفاظ على المعايير العالية المطلوبة لتطبيقات المؤسسة.
إن تقييم مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ليس بالمهمة السهلة. تحديات مثل أخطاء واقعية، انحياز، نزعة، الهلوسة، و ردود غير متسقة يمكن أن تنشأ بسبب السلوك غير المتوقع لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs).
النهج المنظم هو المفتاح لمعالجة هذه القضايا بفعالية. الجمع بين المقاييس المختلفة - مثل الدقة الواقعية والوضوح والفائدة العملية - مع الحكم البشري يوفر تقييمًا أكثر توازنًا وشمولية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي اختبار النماذج تحت الحالات المتطورة والسيناريوهات الواقعية باستخدام بروتوكولات محددة إلى الكشف عن نقاط الضعف وتحسين موثوقية استجاباتها. تساعد هذه الاستراتيجيات في جعل التقييمات أكثر دقة وقابلية للتنفيذ، مما يمهد الطريق لأداء أفضل.
يجعل Prompts.ai تقييم مخرجات LLM أمرًا سهلاً مع أدوات تسجيل منظمة و قواعد تقييم قابلة للتخصيص. تعمل هذه الميزات، جنبًا إلى جنب مع إمكانات مثل التنفيذ الفوري للدفعات وتسلسل الوكلاء، على تمكين المستخدمين من معالجة المهام المعقدة عن طريق تقسيمها إلى خطوات أصغر وأسهل في التعامل معها. يضمن هذا النهج أن تظل التقييمات متسقة وقابلة للتطوير ودقيقة.
مع دعم أكثر من 35 LLMs، توفر المنصة حلاً مرنًا لمقارنة وتقييم المخرجات من النماذج المختلفة. إنه مناسب بشكل خاص لمختبرات البحث ومدربي الذكاء الاصطناعي وقادة ضمان الجودة الذين يحتاجون إلى طرق يمكن الاعتماد عليها لتقييم الجوانب الرئيسية مثل الدقة الواقعية والوضوح والتحيز - مع العمل أيضًا على تقليل معدلات الهلوسة.
موازنة أدوات آلية مع مراجعة بشرية ضروري لإجراء تقييم شامل للمخرجات من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). الأدوات الآلية لا مثيل لها في معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة، وتحديد الأنماط، والإبلاغ عن الاستجابات التي تفتقر إلى الجودة. ومع ذلك، يمكن أن يفوتهم التفاصيل الدقيقة، مثل التحيزات الدقيقة أو الفروق السياقية الدقيقة أو عدم الدقة المعقدة.
هذا هو المكان الذي يتدخل فيه الحكم البشري. يجلب البشر التفكير النقدي والفهم الأعمق للسياق، مما يضمن أن المخرجات ليست دقيقة فحسب، بل عادلة وعملية أيضًا. من خلال الجمع بين كفاءة الأتمتة والتحليل المدروس للرقابة البشرية، يضمن هذا النهج أن تكون التقييمات موثوقة وشاملة. معًا، يحققون التوازن الصحيح لتقييم أداء LLM بشكل فعال.
