Validación de modelos de IA - Experimento de Chat Dual

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Proceso de evaluación del modelo
3. Conjunto de datos de entrada
4. Conjunto de datos de control
5. Análisis de los resultados
6. Optimización del modelo Dual Chat

Introducción

¡Hola a todos! Soy Tan, del equipo de evaluación de modelos de Eii. En esta demostración, me gustaría mostrarles el flujo de trabajo tíPico para utilizar las herramientas de evaluación de chat y ayudar en el desarrollo de funciones de chat dual. Esta demostración utilizará el conjunto de datos de experimento que hemos construido a partir de ejecuciones anteriores, en el marco de evaluación centralizado. Hay dos conjuntos de datos principales: el conjunto de datos de entrada y el conjunto de datos de control. El objetivo es utilizar el conjunto de datos de entrada para identificar áreas de mejora y comparar los resultados con el conjunto de datos de control. A lo largo de esta demostración, les mostraré cómo trabajar con estos conjuntos de datos y realizar mejoras en el modelo Dual Chat.

Proceso de evaluación del modelo

El proceso de evaluación del modelo se divide en varias etapas. En primer lugar, tenemos el conjunto de datos de entrada, que se basa en ejecuciones diarias previas y puede contener resultados que no cumplen con nuestras expectativas. A continuación, tenemos el conjunto de datos de control, que consiste en los resultados generados por el modelo de referencia. El objetivo es comparar nuestros nuevos resultados con los del conjunto de datos de control y determinar si hemos logrado mejoras. Para lograr esto, vamos a realizar cambios en el modelo Dual Chat y volver a ejecutarlo utilizando el conjunto de datos de entrada correspondiente. Luego, compararemos los resultados obtenidos con los del conjunto de datos de control y analizaremos si ha habido mejoras.

Conjunto de datos de entrada

El conjunto de datos de entrada contiene un total de 1220 registros. Estos registros representan las preguntas que se generaron durante las ejecuciones diarias anteriores. Algunas de estas preguntas pueden tener un rendimiento subóptimo y es en estas preguntas donde nos enfocaremos para intentar realizar mejoras. Por ejemplo, podemos tener una pregunta como "Funciones R para encontrar el elemento K en dos arreglos ordenados dados". Esta pregunta fue respondida por el modelo de respuesta y el modelo de comparación, y se obtuvo un puntaje de similitud de 0.7, lo que indica una similitud moderada. Durante el análisis del conjunto de datos de entrada, también podemos identificar otras preguntas con puntajes más bajos que requerirán atención.

Conjunto de datos de control

El conjunto de datos de control consiste en el resultado generado por las ejecuciones diarias anteriores. Estos resultados se consideran como el punto de referencia o línea base para comparar nuestros nuevos resultados. Cada pregunta en el conjunto de datos de entrada tiene un resultado correspondiente en el conjunto de datos de control. Por ejemplo, en el caso de la pregunta anterior, obtenemos dos respuestas: una generada por el chat dual y otra generada por el modelo de comparación. Al comparar las respuestas, vemos que la respuesta del chat dual es más cercana a la respuesta esperada. Los puntajes de similitud pueden variar en función de la pregunta y es importante analizar cada caso individualmente.

Análisis de los resultados

Al analizar los resultados, podemos observar que algunos de ellos han mejorado en comparación con el conjunto de datos de control. Por ejemplo, la pregunta que tenía un puntaje de similitud de 0.5 en el conjunto de datos de control ahora tiene un puntaje de similitud de 0.9 en el conjunto de datos de entrada modificado. Esto indica una mejora significativa en la respuesta generada por el chat dual en comparación con el modelo de referencia. También podemos observar que el chat dual proporciona respuestas más completas y detalladas en comparación con el modelo de comparación.

Optimización del modelo Dual Chat

Durante el proceso de evaluación, hemos identificado áreas de mejora en el modelo Dual Chat. Como parte de la optimización, hemos realizado cambios en los recursos y herramientas utilizados por el modelo. Por ejemplo, hemos eliminado recursos y herramientas que no eran relevantes para las preguntas específicas que estábamos evaluando. Esto ha llevado a una mejora en los resultados, como se ha visto en el análisis anterior. Es importante destacar que este es solo un ejemplo de los posibles cambios que se pueden realizar. El equipo de ingeniería de Dual Chat tiene una mayor experiencia en el código base y está familiarizado con las mejores prácticas para realizar cambios exitosos.

Pros:

• Mejora de los resultados del modelo Dual Chat.
• Mayor similitud con las respuestas esperadas.
• Respuestas más completas y detalladas.

Cons:

• Puede haber cierta lentitud en la ejecución del modelo Dual Chat en determinados momentos.

En resumen, el proceso de evaluación del modelo nos permite identificar áreas de mejora y realizar cambios en el modelo Dual Chat para obtener resultados más precisos y satisfactorios. A través de la optimización continua, podemos seguir mejorando el rendimiento del modelo y proporcionar respuestas más relevantes y útiles para las preguntas planteadas.

Destacados:

• El proceso de evaluación del modelo Dual Chat permite mejorar los resultados obtenidos.
• El conjunto de datos de entrada ayuda a identificar áreas de mejora y comparar los resultados con el conjunto de datos de control.
• Se realizan cambios en el modelo Dual Chat para optimizar su rendimiento y mejorar la similitud con las respuestas esperadas.
• El análisis de los resultados muestra una mejora significativa en el modelo Dual Chat en comparación con el modelo de referencia.
• Se pueden experimentar ciertas limitaciones o retrasos en la ejecución del modelo Dual Chat en ocasiones.

Preguntas frecuentes (FAQ):

Q: ¿Qué es el conjunto de datos de entrada? A: El conjunto de datos de entrada consiste en las preguntas generadas durante las ejecuciones diarias anteriores y se utiliza para identificar áreas de mejora en el modelo Dual Chat.

Q: ¿Qué es el conjunto de datos de control? A: El conjunto de datos de control contiene los resultados generados por el modelo de referencia y se utiliza como punto de comparación para evaluar las mejoras realizadas en el modelo Dual Chat.

Q: ¿Cuál es el objetivo de la optimización del modelo Dual Chat? A: El objetivo de la optimización del modelo Dual Chat es mejorar la similitud de las respuestas generadas con las respuestas esperadas y proporcionar respuestas más completas y detalladas.

Recursos:

1. BigQuery
2. CSVDiff
3. XSV

¡Gracias por leer nuestro artículo! Esperamos que esta información haya sido útil en su comprensión del proceso de evaluación del modelo Dual Chat. Si tienes alguna pregunta, no dudes en comunicarte con nosotros.