Transformer les performances des LLM : comment le cadre d'évaluation automatisé d'AWS ouvre la voie

Grands modèles de langage (LLM) transforment rapidement le domaine de Intelligence artificielle (AI), favorisant l'innovation, des chatbots de service client aux outils avancés de génération de contenu. À mesure que ces modèles gagnent en taille et en complexité, il devient plus difficile de garantir que leurs résultats soient toujours précis, justes et pertinents.

Pour résoudre ce problème, Cadre d'évaluation automatisé d'AWS Offre une solution performante. Elle utilise l'automatisation et des indicateurs avancés pour fournir des évaluations évolutives, efficaces et précises des performances des LLM. En simplifiant le processus d'évaluation, AWS aide les organisations à surveiller et à améliorer leurs systèmes d'IA à grande échelle, établissant ainsi une nouvelle norme de fiabilité et de confiance pour les applications d'IA générative.

Pourquoi l'évaluation du LLM est importante

Les LLM ont démontré leur utilité dans de nombreux secteurs, permettant de répondre à des questions et de générer des textes de type humain. Cependant, la complexité de ces modèles pose des défis, notamment hallucinations, des biais et des incohérences dans leurs résultats. Des hallucinations se produisent lorsque le modèle génère des réponses apparemment factuelles, mais inexactes. Un biais survient lorsque le modèle produit des résultats qui favorisent certains groupes ou certaines idées par rapport à d'autres. Ces problèmes sont particulièrement préoccupants dans des domaines comme la santé, la finance et les services juridiques, où des erreurs ou des résultats biaisés peuvent avoir de graves conséquences.

Il est essentiel d'évaluer correctement les LLM afin d'identifier et de corriger ces problèmes, et de garantir que les modèles fournissent des résultats fiables. Cependant, les méthodes d'évaluation traditionnelles, telles que les évaluations humaines ou les mesures automatisées de base, présentent des limites. Les évaluations humaines sont approfondies, mais souvent chronophages, coûteuses et sujettes à des biais individuels. En revanche, les mesures automatisées sont plus rapides, mais ne permettent pas toujours de détecter toutes les erreurs subtiles susceptibles d'affecter les performances du modèle.

Pour ces raisons, une solution plus avancée et évolutive est nécessaire pour relever ces défis. Le cadre d'évaluation automatisé d'AWS offre la solution idéale. Il automatise le processus d'évaluation, propose des analyses en temps réel des résultats des modèles, identifie les problèmes tels que les hallucinations ou les biais, et garantit le respect des normes éthiques des modèles.

Cadre d'évaluation automatisé d'AWS : un aperçu

Le cadre d'évaluation automatisé d'AWS est spécialement conçu pour simplifier et accélérer l'évaluation des LLM. Il offre une solution évolutive, flexible et économique aux entreprises qui utilisent IA générativeLe framework intègre plusieurs services AWS de base, notamment Amazon Bedrock, AWS Lambda, SageMaker et CloudWatch, pour créer un pipeline d'évaluation modulaire de bout en bout. Cette configuration prend en charge les évaluations en temps réel et par lots, ce qui la rend adaptée à un large éventail de cas d'utilisation.

Composants et capacités clés

Évaluation du modèle Amazon Bedrock

Ce framework repose sur Amazon Bedrock, qui propose des modèles pré-entraînés et de puissants outils d'évaluation. Bedrock permet aux entreprises d'évaluer les résultats du LLM selon divers indicateurs tels que la précision, la pertinence et la sécurité, sans recourir à des systèmes de test personnalisés. Le framework prend en charge les évaluations automatiques et les évaluations avec intervention humaine, offrant ainsi une flexibilité adaptée à différentes applications métier.

Technologie LLM-as-a-Judge (LLMaaJ)

Une caractéristique clé du framework AWS est LLM en tant que juge (LLMaaJ), qui utilise des LLM avancés pour évaluer les résultats d'autres modèles. En imitant le jugement humain, cette technologie réduit considérablement le temps et les coûts d'évaluation, jusqu'à 98 % par rapport aux méthodes traditionnelles, tout en garantissant une cohérence et une qualité élevées. LLMaaJ évalue les modèles selon des indicateurs tels que l'exactitude, la fidélité, l'expérience utilisateur, le respect des instructions et la sécurité. LLMaaJ s'intègre efficacement à Amazon Bedrock, facilitant ainsi son application aux modèles personnalisés et pré-entraînés.

Mesures d'évaluation personnalisables

Une autre fonctionnalité importante du framework est la possibilité de mettre en œuvre des indicateurs d'évaluation personnalisables. Les entreprises peuvent adapter le processus d'évaluation à leurs besoins spécifiques, qu'il soit axé sur la sécurité, l'équité ou la précision d'un domaine. Cette personnalisation permet aux entreprises d'atteindre leurs objectifs de performance et leurs normes réglementaires spécifiques.

Architecture et flux de travail

L'architecture du cadre d'évaluation d'AWS est modulaire et évolutive, ce qui permet aux entreprises de l'intégrer facilement à leurs workflows d'IA/ML existants. Cette modularité garantit que chaque composant du système peut être ajusté indépendamment à mesure que les besoins évoluent, offrant ainsi une flexibilité aux entreprises, quelle que soit leur taille.

Ingestion et préparation des données

Le processus d’évaluation commence par ingestion de données, où les ensembles de données sont collectés, nettoyés et préparés pour l'évaluation. Des outils AWS tels qu'Amazon S3 sont utilisés pour le stockage sécurisé, et AWS Glue peut être utilisé pour le prétraitement des données. Les ensembles de données sont ensuite convertis dans des formats compatibles (par exemple, JSONL) pour un traitement efficace pendant la phase d'évaluation.

Ressources de calcul

Le framework utilise les services de calcul évolutifs d'AWS, notamment Lambda (pour les tâches courtes et pilotées par événements), SageMaker (pour les calculs complexes et volumineux) et ECS (pour les charges de travail conteneurisées). Ces services garantissent un traitement efficace des évaluations, quelle que soit la taille de la tâche. Le système utilise également le traitement parallèle lorsque cela est possible, ce qui accélère le processus d'évaluation et le rend adapté aux évaluations de modèles à l'échelle de l'entreprise.

Moteur d'évaluation

Le moteur d'évaluation est un élément clé du framework. Il teste automatiquement les modèles par rapport à des indicateurs prédéfinis ou personnalisés, traite les données d'évaluation et génère des rapports détaillés. Ce moteur est hautement configurable, permettant aux entreprises d'ajouter de nouveaux indicateurs ou frameworks d'évaluation selon leurs besoins.

Surveillance et rapports en temps réel

L'intégration avec CloudWatch garantit un suivi continu des évaluations en temps réel. Des tableaux de bord de performance, ainsi que des alertes automatisées, permettent aux entreprises de suivre les performances des modèles et d'agir immédiatement si nécessaire. Des rapports détaillés, incluant des indicateurs agrégés et des analyses de réponses individuelles, sont générés pour étayer les analyses des experts et éclairer les améliorations concrètes.

Comment le framework AWS améliore les performances du LLM

Le cadre d'évaluation automatisé d'AWS offre plusieurs fonctionnalités qui améliorent considérablement les performances et la fiabilité des LLM. Ces fonctionnalités aident les entreprises à garantir que leurs modèles produisent des résultats précis, cohérents et sûrs, tout en optimisant les ressources et en réduisant les coûts.

Évaluation intelligente automatisée

L'un des principaux avantages du framework AWS réside dans sa capacité à automatiser le processus d'évaluation. Les méthodes de test LLM traditionnelles sont chronophages et sujettes aux erreurs humaines. AWS automatise ce processus, permettant ainsi des gains de temps et d'argent. En évaluant les modèles en temps réel, le framework identifie immédiatement tout problème dans les résultats du modèle, permettant ainsi aux développeurs d'agir rapidement. De plus, la possibilité d'exécuter des évaluations sur plusieurs modèles simultanément permet aux entreprises d'évaluer les performances sans grever leurs ressources.

Catégories métriques complètes

Le framework AWS évalue les modèles à l'aide de diverses métriques, garantissant ainsi une évaluation approfondie des performances. Ces métriques vont au-delà de la simple précision et incluent :

Exactitude: Vérifie que les sorties du modèle correspondent aux résultats attendus.

La cohérence: Évalue la cohérence logique du texte généré.

Conformité aux instructions : Vérifie dans quelle mesure le modèle suit les instructions données.

Sécurité: Mesure si les sorties du modèle sont exemptes de contenu préjudiciable, comme la désinformation ou les discours de haine.

En plus de cela, AWS intègre IA responsable Des indicateurs permettant de répondre à des problématiques critiques telles que la détection des hallucinations, qui identifie les informations erronées ou fabriquées, et la nocivité, qui signale les résultats potentiellement offensants ou nuisibles. Ces indicateurs supplémentaires sont essentiels pour garantir que les modèles respectent les normes éthiques et peuvent être utilisés en toute sécurité, notamment dans les applications sensibles.

Surveillance et optimisation continues

Une autre fonctionnalité essentielle du framework AWS est la prise en charge de la surveillance continue. Cela permet aux entreprises de maintenir leurs modèles à jour à mesure que de nouvelles données ou tâches apparaissent. Le système permet des évaluations régulières, fournissant un retour d'information en temps réel sur les performances du modèle. Ce retour d'information continu aide les entreprises à résoudre rapidement les problèmes et garantit que leurs LLM maintiennent des performances élevées dans la durée.

Impact concret : comment le framework AWS transforme les performances des LLM

Le cadre d'évaluation automatisé d'AWS n'est pas seulement un outil théorique ; il a été mis en œuvre avec succès dans des scénarios réels, démontrant sa capacité à évoluer, à améliorer les performances des modèles et à garantir des normes éthiques dans les déploiements d'IA.

Évolutivité, efficacité et adaptabilité

L'un des principaux atouts du framework AWS réside dans sa capacité à s'adapter efficacement à la croissance de la taille et de la complexité des LLM. Ce framework utilise des services AWS sans serveur, tels qu'AWS Step Functions, Lambda et Amazon Bedrock, pour automatiser et dimensionner dynamiquement les workflows d'évaluation. Cela réduit les interventions manuelles et garantit une utilisation efficace des ressources, facilitant ainsi l'évaluation des LLM à l'échelle de la production. Que les entreprises testent un seul modèle ou gèrent plusieurs modèles en production, le framework est adaptable et répond aux exigences des petites et grandes entreprises.

En automatisant le processus d'évaluation et en utilisant des composants modulaires, le framework AWS garantit une intégration transparente aux pipelines d'IA/ML existants avec un minimum de perturbations. Cette flexibilité permet aux entreprises de faire évoluer leurs initiatives d'IA et d'optimiser continuellement leurs modèles tout en maintenant des standards élevés de performance, de qualité et d'efficacité.

Qualité et confiance

L'un des principaux avantages du framework AWS réside dans l'accent mis sur le maintien de la qualité et de la confiance dans les déploiements d'IA. En intégrant des indicateurs d'IA responsables tels que la précision, l'équité et la sécurité, le système garantit que les modèles respectent des normes éthiques élevées. L'évaluation automatisée, combinée à une validation humaine, aide les entreprises à surveiller la fiabilité, la pertinence et la sécurité de leurs LLM. Cette approche globale de l'évaluation garantit que les LLM sont fiables et fournissent des résultats précis et éthiques, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs et des parties prenantes.

Applications concrètes réussies

Amazon Q Entreprise

Le cadre d’évaluation d’AWS a été appliqué à Amazon Q Entreprise, un géré Génération augmentée de récupération (RAG) Solution. Le framework prend en charge des workflows d'évaluation légers et complets, combinant des mesures automatisées et une validation humaine pour optimiser en permanence la précision et la pertinence du modèle. Cette approche améliore la prise de décision en fournissant des informations plus fiables, contribuant ainsi à l'efficacité opérationnelle des entreprises.

Bases de connaissances de base

Dans Bedrock Knowledge Bases, AWS a intégré son cadre d'évaluation pour évaluer et améliorer les performances des applications LLM axées sur la connaissance. Ce cadre permet un traitement efficace des requêtes complexes, garantissant la pertinence et l'exactitude des informations générées. Cela permet d'obtenir des résultats de meilleure qualité et garantit que l'application des LLM aux systèmes de gestion des connaissances peut produire des résultats fiables et pertinents.

En résumé

Le cadre d'évaluation automatisé d'AWS est un outil précieux pour améliorer les performances, la fiabilité et les normes éthiques des LLM. En automatisant le processus d'évaluation, il permet aux entreprises de réduire les délais et les coûts tout en garantissant la précision, la sécurité et l'équité des modèles. Son évolutivité et sa flexibilité le rendent adapté aux projets de petite et grande envergure, s'intégrant efficacement aux workflows d'IA existants.

Grâce à des indicateurs complets, notamment des mesures d'IA responsable, AWS garantit que les LLM respectent des normes éthiques et de performance élevées. Des applications concrètes, comme Amazon Q Business et Bedrock Knowledge Bases, démontrent ses avantages pratiques. Globalement, le framework AWS permet aux entreprises d'optimiser et de faire évoluer leurs systèmes d'IA en toute confiance, établissant ainsi une nouvelle norme pour les évaluations d'IA générative.