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LLM Evaluation & Benchmarks

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Definition

What is LLM Evaluation?

La Valutazione LLM (o "Evals") è la scienza di misurare quanto è buono un modello (o sistema). Poiché il linguaggio è soggettivo, la valutazione è notoriamente difficile. Spazia dai Benchmark Statici (MMLU, HumanEval) per misurare l'intelligenza grezza del modello, ai Model-Based Graders (usare GPT-4 per valutare la risposta di un modello più piccolo), alla Valutazione Umana.

Strategie

  • Selezione del Modello: Decidere quale modello usare per il tuo caso d'uso. Ti fidi della classifica o esegui i tuoi test?
  • Raffinamento del Sistema: Sapere specificamente se la tua nuova strategia di recupero RAG ha effettivamente migliorato la qualità della risposta o l'ha solo resa più lunga.
  • Test di Regressione: Assicurarsi che una modifica al prompt non abbia peggiorato il modello in specifici casi limite.

Rischi / Errori comuni

  • Contaminazione: Testare un modello su domande che erano nei suoi dati di addestramento. Il modello non è "intelligente", ha solo memorizzato la risposta.
  • Legge di Goodhart: Quando una misura diventa un obiettivo, cessa di essere una buona misura. Ottimizzare esclusivamente per un punteggio di benchmark specifico porta spesso a modelli che sono distintamente strani o "ingannano" il test ma falliscono nella conversazione reale.
  • Vibe Checking: Affidarsi solo a "sembra meglio" piuttosto che ai dati. Le "vibrazioni" non sono una metrica scalabile.

FAQ

Cos'è l'Arena Elo? Una classifica (come Chatbot Arena) basata su test A/B alla cieca in cui gli umani votano quale tra due modelli anonimi ha dato una risposta migliore. È ampiamente considerata la classifica "mondo reale" più robusta.
Gli LLM possono valutare gli LLM? Sì. "LLM-as-a-Judge" è una tecnica comune in cui un modello forte (come GPT-4) valuta gli output di un modello o sistema più debole. Si correla altamente con la preferenza umana ma è molto più veloce ed economico.
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