Supere as Alucinações do LLM com um Framework de Avaliação

Título: Desenvolvendo um Framework de Avaliação para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)

Sumário

• Introdução aos LLMs
• Problemas enfrentados pelos LLMs
• A importância de um Framework de Avaliação
• Exemplo de um Framework de Avaliação
• Métricas utilizadas no Framework
• Resultados do Framework
• Análises adicionais dos resultados
• Próximos passos e otimização do modelo
• Importância de criar um framework personalizado
• Considerações finais e importância de um framework de avaliação de qualidade

Artigo: Desenvolvendo um Framework de Avaliação para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)

Nos últimos anos, os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o GP4, têm ganhado destaque por sua capacidade de raciocínio e seu poder para desenvolver soluções de forma mais rápida e econômica. No entanto, enfrentar problemas como inconsistências, alucinações e constantes mudanças tem preocupado as lideranças antes de colocar esses modelos em produção. A pergunta que surge é: como provar que esses modelos funcionam e garantir sua eficácia contínua?

Felizmente, existe uma solução: o desenvolvimento de um Framework de Avaliação para LLMs. Esses frameworks são funcionalidades de software que permitem medir o impacto de mudanças nos modelos e prompts, além de garantir que o sistema esteja funcionando conforme o esperado. Um exemplo prático desse framework foi criado para avaliar uma solução de NLQ unificada em um banco, que permitia aos gerentes obter informações sobre dados de clientes de forma rápida e precisa, sem depender de painéis estáticos ou relatórios.

No exemplo, foram avaliadas diferentes combinações de instruções para os agentes e modelos. Foram utilizadas três versões de instruções (React, Simple e Simple Quiet) e dois modelos (GPT4 e GPT3.5). Essas combinações foram testadas em diferentes cenários, utilizando uma série de perguntas específicas sobre os clientes.

Os resultados obtidos mostram que a combinação de instruções simples e o modelo GPT4 foi a mais eficaz, com uma baixa taxa de falhas e Alta precisão nas respostas. Além disso, foi constatado que o modelo GPT4, apesar de ser mais lento que o GPT3.5, apresentou resultados superiores. Surpreendentemente, a versão de instruções React, baseada em pesquisas publicadas, teve um desempenho inferior em relação às instruções simples.

Ao analisar os resultados, é evidente que a precisão e a taxa de falhas são os aspectos mais importantes para o usuário final. No entanto, outros fatores, como velocidade, também devem ser considerados. Para otimizar ainda mais o modelo, é recomendado expandir o número de perguntas e realizar uma análise mais aprofundada para garantir a entrega de respostas corretas com uma taxa de acerto de pelo menos 90%.

É imprescindível destacar a importância de criar um framework de avaliação personalizado para cada projeto de LLM. Frameworks genéricos podem ser úteis para avaliar a inteligência dos modelos em geral, mas é fundamental entender como o modelo se comportará em um ambiente específico de negócios. Além disso, é essencial projetar perguntas que reflitam o uso real do sistema pelos usuários finais, evitando a passagem das respostas corretas para o modelo.

Em resumo, a criação de um Framework de Avaliação de Qualidade é crucial para o sucesso de um projeto de LLM. Sem ele, seria necessário gastar uma quantidade significativa de tempo ajustando o modelo e obtendo resultados inconsistentes. Ao apresentar um resumo dos resultados obtidos pelo framework no processo de tomada de decisão, é possível proporcionar confiança à liderança e demonstrar a eficácia do modelo desenvolvido.

Destaques

• Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são ferramentas poderosas para construir soluções de forma mais rápida e econômica.
• Desenvolver um Framework de Avaliação é essencial para garantir que o modelo funcione de maneira eficaz.
• Comparações entre diferentes instruções de agente e modelos podem fornecer insights valiosos sobre o desempenho do modelo.
• Precisão e taxa de falhas são os aspectos mais importantes para os usuários finais.
• Personalizar o framework de avaliação de acordo com o projeto de LLM é fundamental para o sucesso e eficácia do modelo.

FAQ

Q: Quais são os problemas enfrentados pelos Modelos de Linguagem de Grande Escala? R: Alucinações, inconsistências e constantes mudanças são problemas comuns enfrentados pelos LLMs.

Q: Por que é importante desenvolver um Framework de Avaliação para LLMs? R: Um framework de avaliação permite medir o impacto das mudanças nos modelos e prompts, garantindo que o sistema esteja funcionando conforme o esperado.

Q: Como é possível avaliar a eficácia de um modelo de LLM? R: Através de métricas como o número de chamadas de API necessárias, tempo de resposta, taxa de falhas e precisão das respostas.

Q: Qual é a importância de criar um framework personalizado? R: Frameworks genéricos podem não refletir o ambiente específico de negócios e as necessidades dos usuários finais.

Q: Quais são os próximos passos após a criação de um framework de avaliação? R: Expandir o número de perguntas, realizar análises mais aprofundadas e otimizar o modelo de acordo com os resultados obtidos.

Q: Por que é essencial incluir um resumo do framework de avaliação em relatórios de liderança? R: Isso fornece confiança à liderança e demonstra a eficácia do modelo desenvolvido.

Recursos adicionais

• Exemplo de código utilizado no documento
• Referência utilizada para a criação do framework