Arrêtez les tests de sensation avec vos LLM. Place aux vraies évaluations !

Évaluation des modèles de langage : Stax, la nouvelle boîte à outils pour les développeurs

Si vous travaillez avec des modèles de langage à grande échelle (LLM), vous êtes sans doute familier avec le processus : vous ajustez un prompt, effectuez plusieurs essais, et… le résultat semble meilleur. Mais est-ce réellement le cas ? L’incertitude persiste, car contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles d’IA sont non déterministes. Cela signifie qu’ils ne produisent pas toujours le même résultat pour une entrée identique, rendant vos tests unitaires classiques insuffisants pour savoir si un changement a réellement amélioré les choses. En outre, il peut être nécessaire de gérer des ensembles de données, d’effectuer des appels API, d’analyser les résultats et de bâtir un pipeline d’évaluation complet avant même de commencer les tests.

Pour sortir de cette incertitude, nous avons développé Stax, un outil expérimental pour les développeurs conçu pour simplifier l’évaluation des LLM. Nous avons intégré l’expertise en évaluation de Google DeepMind et l’innovation expérimentale de Google Labs pour optimiser le cycle de vie de l’évaluation des LLM.

Pourquoi évaluer ?

Pour savoir si votre application d’IA fonctionne réellement pour un cas d’utilisation particulier, il vous faut vos propres évaluations d’IA. Les benchmarks généraux mesurent le modèle sur une série de tâches, mais ne vous aident pas à évaluer votre pile d’IA basée sur vos données et vos critères. Bien réalisées, les évaluations peuvent être un facteur clé de différenciation, vous permettant de codifier votre objectif unique dans un benchmark réutilisable. Plutôt que de passer des heures à tester à l’aveugle chaque nouveau modèle ou ajustement, les évaluations fournissent des métriques plus claires pour comprendre ce qui s’est réellement amélioré.

L’évolution des méthodologies d’évaluation

Nous avons besoin d’évaluations réelles et répétables. Dans le domaine des LLM, cela implique généralement deux éléments : des humains et… d’autres LLM.

1. Humains : Faire étiqueter les résultats par des humains est la norme d’excellence, mais cela peut prendre du temps et coûter cher.
2. Autoraters (ou LLM comme juges) : C’est ici que cela devient intéressant. Nous pouvons utiliser un LLM puissant (comme les modèles Gemini) avec un ensemble d’instructions spécifiques pour “noter” les résultats d’un autre modèle. Cela constitue une méthode évolutive et cohérente pour vérifier des éléments tels que la pertinence, le ton ou la véracité des faits.

Comment fonctionne Stax

Stax vous permet de tester rigoureusement votre “pile IA” pour prendre des décisions basées sur des données. Cela vous aide à être plus confiant lors de la sélection et de la mise en production des systèmes d’IA pour votre cas d’utilisation.

Apportez vos données (ou créez-les)
Vous avez un fichier CSV de cas de test ? Parfait, téléchargez-le. Vous devez créer un ensemble de données de zéro ? Notre interface simplifie la création d’un ensemble de prompts et de réponses de référence qui reflètent votre cas d’utilisation réel.

Autoraters pré-conçus
Pas envie de réinventer la roue ? Nous avons ce qu’il vous faut. Activez des autoraters pré-construits pour vérifier des critères courants tels que la cohérence, la véracité et la concision. Vous obtiendrez des résultats significatifs en quelques minutes.

Construisez votre propre autorater
C’est la fonctionnalité clé. Étant donné qu’il n’existe pas d’évaluation type qui vous indique si votre IA correspond à la voix de votre marque ou respecte les règles spécifiques de votre application, Stax vous permet de définir facilement vos propres critères et de créer un autorater sur mesure.

Besoin que votre chatbot soit “utile mais pas trop bavard” ? Créez un évaluateur pour cela. Doit-vous assurer que votre résumeur n’inclut jamais d’informations personnelles ? Créez-en un pour cela. L’objectif est de définir ce qui constitue un bon résultat pour vous, et Stax vous permet de le tester à grande échelle sur l’ensemble de votre ensemble de données.

Arrêtez de deviner, commencez à évaluer

Stax vous aide à évoluer d’une époque où l’on espérait le meilleur en expédiant des fonctionnalités de LLM. Il est temps de les traiter comme n’importe quelle autre partie de votre pile de production : avec des tests rigoureux et des outils robustes. Stax vous aide à comprendre, itérer et améliorer vos fonctionnalités propulsées par l’IA.

Points à retenir

• Évaluation personnalisée : Créez des benchmarks qui reflètent vos objectifs spécifiques.
• Utilisation des humains et des LLM pour les évaluations : Un équilibre nécessaire pour des résultats précis.
• Outils accessibles : Stax offre des fonctionnalités pour tous les niveaux de technophilie.

En conclusion, l’évaluation des modèles d’IA est un champ en constante évolution qui nécessite une approche systématique. L’outil Stax représente un pas en avant dans la capacité à traiter ces défis, et ouvre un espace de discussion sur l’importance de l’évaluation dans l’optimisation de l’intelligence artificielle. Quels seront les impacts à long terme de cette méthodologie sur notre manière de développer et d’interagir avec ces technologies ?