Андрей Щербаков 
Большие языковые модели, или LLM, стремительно меняют сферу искусственного интеллекта, способствуя инновациям от чат-ботов в службах поддержки до передовых инструментов создания контента. По мере роста их масштаба и сложности становится все труднее гарантировать точность, справедливость и релевантность генерируемых ими ответов.
Для решения этой проблемы компания AWS предлагает мощный инструмент — свою автоматизированную систему оценки. Эта система использует автоматизацию и продвинутые метрики для масштабируемой, эффективной и точной оценки производительности LLM. Оптимизируя процесс оценки, AWS помогает организациям контролировать и улучшать свои системы искусственного интеллекта в больших масштабах, устанавливая новый стандарт надежности и доверия в приложениях генеративного ИИ.
Большие языковые модели уже доказали свою ценность во многих отраслях, выполняя задачи от ответов на вопросы до генерации текстов, практически неотличимых от человеческих. Однако сложность этих моделей порождает такие проблемы, как «галлюцинации», предвзятость и несогласованность в их ответах. «Галлюцинации» возникают, когда модель генерирует информацию, выглядящую правдоподобно, но не соответствующую действительности. Предвзятость проявляется, когда результаты работы модели отдают предпочтение определенным группам или идеям. Эти проблемы особенно остро стоят в таких чувствительных областях, как здравоохранение, финансы и юриспруденция, где ошибки или предвзятые результаты могут иметь серьезные последствия.
Крайне важно правильно оценивать LLM, чтобы выявлять и устранять упомянутые недостатки, гарантируя предоставление моделями достоверных результатов. Традиционные методы оценки, такие как ручная проверка людьми или базовые автоматизированные метрики, имеют свои ограничения. Оценка человеком тщательна, но часто требует много времени, значительных затрат и может быть подвержена субъективным суждениям. Автоматизированные же метрики работают быстрее, но могут не улавливать все тонкие ошибки, влияющие на производительность модели. Именно поэтому необходимо более продвинутое и масштабируемое решение. Автоматизированная система оценки от AWS предлагает такой подход, автоматизируя процесс проверки, обеспечивая оценку результатов работы моделей в реальном времени, выявляя «галлюцинации» или предвзятость и следя за соблюдением этических норм.
Автоматизированная система оценки AWS разработана специально для упрощения и ускорения процесса проверки больших языковых моделей. Она представляет собой масштабируемое, гибкое и экономически эффективное решение для компаний, использующих генеративный искусственный интеллект. Система объединяет несколько ключевых сервисов AWS, включая Amazon Bedrock, AWS Lambda, SageMaker и CloudWatch, для создания модульного, комплексного конвейера оценки. Такая архитектура поддерживает как оценку в реальном времени, так и пакетную обработку, что делает ее подходящей для широкого спектра применений.
Основой этой системы является сервис Amazon Bedrock, который предоставляет доступ к предварительно обученным моделям и мощным инструментам оценки. Amazon Bedrock позволяет компаниям оценивать результаты работы LLM по различным критериям, таким как точность, релевантность и безопасность, без необходимости создавать собственные системы тестирования. Система поддерживает как автоматическую оценку, так и проверку с участием человека, обеспечивая гибкость для различных бизнес-задач.
Ключевой особенностью системы AWS является технология LLM-as-a-Judge (LLMaaJ), использующая одни продвинутые языковые модели для оценки результатов работы других. Имитируя человеческое суждение, эта технология способна значительно сократить время и затраты на оценку — вплоть до 98% по сравнению с традиционными методами, обеспечивая при этом высокую согласованность и качество. LLMaaJ оценивает модели по таким показателям, как правильность, достоверность, удобство для пользователя, следование инструкциям и безопасность. Технология эффективно интегрируется с Amazon Bedrock, что упрощает ее применение как к пользовательским, так и к предварительно обученным моделям.
Еще одной важной характеристикой системы является возможность внедрения настраиваемых метрик оценки. Компании могут адаптировать процесс оценки к своим конкретным потребностям, будь то акцент на безопасности, справедливости или точности в специфической предметной области. Такая кастомизация гарантирует, что организации смогут достичь своих уникальных целей по производительности и соответствовать нормативным стандартам.
Архитектура системы оценки AWS является модульной и масштабируемой, что позволяет организациям легко интегрировать ее в существующие рабочие процессы, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением. Модульность гарантирует, что каждый компонент системы может быть независимо настроен по мере изменения требований, обеспечивая гибкость для предприятий любого масштаба.
Процесс оценки начинается со сбора данных, где наборы данных собираются, очищаются и подготавливаются к проверке. Для безопасного хранения используются инструменты AWS, такие как Amazon S3, а для предварительной обработки данных может применяться AWS Glue. Затем наборы данных преобразуются в совместимые форматы, например JSONL, для эффективной обработки на этапе оценки.
Система использует масштабируемые вычислительные сервисы AWS, включая Lambda для коротких, событийно-ориентированных задач, SageMaker для больших и сложных вычислений, и ECS для контейнеризированных рабочих нагрузок. Эти сервисы обеспечивают эффективную обработку оценок, независимо от объема задачи. Система также по возможности применяет параллельную обработку, ускоряя процесс оценки и делая его пригодным для проверки моделей корпоративного уровня.
Механизм оценки является ключевым компонентом системы. Он автоматически тестирует модели по предопределенным или пользовательским метрикам, обрабатывает данные оценки и генерирует подробные отчеты. Этот механизм обладает высокой степенью настраиваемости, позволяя компаниям при необходимости добавлять новые метрики или системы оценки.
Интеграция с сервисом CloudWatch обеспечивает непрерывный мониторинг оценок в режиме реального времени. Информационные панели производительности вместе с автоматическими оповещениями предоставляют компаниям возможность отслеживать работу моделей и при необходимости немедленно предпринимать действия. Генерируются подробные отчеты, включающие агрегированные показатели и анализ отдельных ответов, для поддержки экспертной оценки и принятия обоснованных решений по улучшению.
Автоматизированная система оценки AWS предлагает несколько функций, которые значительно улучшают производительность и надежность больших языковых моделей. Эти возможности помогают компаниям гарантировать, что их модели предоставляют точные, последовательные и безопасные результаты, одновременно оптимизируя ресурсы и снижая затраты. Одним из существенных преимуществ системы AWS является ее способность автоматизировать процесс оценки. Традиционные методы тестирования LLM трудоемки и подвержены человеческим ошибкам. AWS автоматизирует этот процесс, экономя время и деньги. Оценивая модели в режиме реального времени, система немедленно выявляет любые проблемы в результатах работы модели, позволяя разработчикам быстро реагировать. Кроме того, возможность одновременной оценки нескольких моделей помогает компаниям анализировать производительность без чрезмерной нагрузки на ресурсы.
Система AWS оценивает модели с использованием разнообразных метрик, обеспечивая всесторонний анализ производительности. Эти метрики охватывают не только базовую точность, но и включают проверку согласованности, то есть логической последовательности генерируемого текста; соблюдение инструкций, то есть насколько хорошо модель следует заданным указаниям; и безопасность, которая измеряет отсутствие в результатах работы модели вредоносного контента, такого как дезинформация или разжигание ненависти. В дополнение к этому, AWS внедряет метрики ответственного искусственного интеллекта для решения критических проблем, таких как обнаружение «галлюцинаций» (выявление неверной или сфабрикованной информации) и определение вредоносности (маркировка потенциально оскорбительных или опасных результатов). Эти дополнительные метрики необходимы для обеспечения соответствия моделей этическим стандартам и их безопасного использования, особенно в чувствительных областях применения.
Еще одной важной особенностью системы AWS является поддержка непрерывного мониторинга. Это позволяет компаниям поддерживать свои модели в актуальном состоянии по мере появления новых данных или задач. Система обеспечивает регулярные оценки, предоставляя обратную связь о производительности модели в реальном времени. Такой непрерывный цикл обратной связи помогает компаниям оперативно решать проблемы и гарантирует, что их LLM сохраняют высокую производительность с течением времени.
Автоматизированная система оценки AWS — это не просто теоретический инструмент; она успешно применяется на практике, демонстрируя свою способность к масштабированию, повышению производительности моделей и обеспечению этических стандартов при внедрении ИИ. Одной из главных сильных сторон системы AWS является ее способность эффективно масштабироваться по мере роста размера и сложности LLM. Система использует бессерверные сервисы AWS, такие как AWS Step Functions, Lambda и Amazon Bedrock, для автоматизации и динамического масштабирования рабочих процессов оценки. Это сокращает ручное вмешательство и обеспечивает эффективное использование ресурсов, делая практичной оценку LLM в производственных масштабах. Независимо от того, тестируют ли компании одну модель или управляют несколькими моделями в производстве, система адаптируема и отвечает как мелкомасштабным, так и корпоративным требованиям.
Благодаря автоматизации процесса оценки и использованию модульных компонентов, система AWS обеспечивает бесшовную интеграцию в существующие конвейеры искусственного интеллекта и машинного обучения с минимальными помехами. Эта гибкость помогает компаниям масштабировать свои инициативы в области ИИ и постоянно оптимизировать модели, поддерживая высокие стандарты производительности, качества и эффективности.
Ключевым преимуществом системы AWS является ее ориентация на поддержание качества и доверия при развертывании систем искусственного интеллекта. Интегрируя метрики ответственного ИИ, такие как точность, справедливость и безопасность, система гарантирует соответствие моделей высоким этическим стандартам. Автоматизированная оценка в сочетании с проверкой с участием человека помогает компаниям контролировать надежность, релевантность и безопасность своих LLM. Такой комплексный подход к оценке обеспечивает уверенность в том, что большим языковым моделям можно доверять в предоставлении точных и этичных результатов, укрепляя доверие пользователей и заинтересованных сторон.
Система оценки AWS нашла применение в Amazon Q Business, управляемом решении на основе технологии генерации с расширенным поиском (RAG). Система поддерживает как упрощенные, так и комплексные рабочие процессы оценки, сочетая автоматизированные метрики с проверкой человеком для постоянной оптимизации точности и релевантности модели. Такой подход улучшает принятие бизнес-решений за счет предоставления более надежных данных, способствуя повышению операционной эффективности в корпоративной среде.
В рамках сервиса Bedrock Knowledge Bases компания AWS интегрировала свою систему оценки для анализа и улучшения производительности LLM-приложений, работающих со знаниями. Система позволяет эффективно обрабатывать сложные запросы, гарантируя релевантность и точность генерируемых выводов. Это приводит к повышению качества результатов и обеспечивает стабильное предоставление ценной и надежной информации при использовании LLM в системах управления знаниями.
Автоматизированная система оценки AWS представляет собой ценный инструмент для повышения производительности, надежности и этических стандартов больших языковых моделей. Автоматизируя процесс оценки, она помогает компаниям сократить время и затраты, обеспечивая при этом точность, безопасность и справедливость моделей. Масштабируемость и гибкость системы делают ее подходящей как для небольших, так и для крупных проектов, эффективно интегрируясь в существующие рабочие процессы ИИ. Благодаря комплексным метрикам, включая меры ответственного ИИ, AWS гарантирует соответствие LLM высоким этическим и производственным стандартам. Реальные примеры применения, такие как Amazon Q Business и Bedrock Knowledge Bases, демонстрируют ее практическую пользу. В целом, система AWS позволяет компаниям уверенно оптимизировать и масштабировать свои системы искусственного интеллекта, устанавливая новый стандарт для оценки генеративного ИИ.
