São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning e deep learning tem revolucionado a forma como avaliamos sistemas de inteligência artificial. Este artigo explora as métricas e frameworks em destaque nessa evolução contínua.
Arquitetura de modelo
Nas aplicações de aprendizado de máquina, a arquitetura do modelo desempenha um papel essencial na eficácia das avaliações. Modelos como GPT-4, por exemplo, são analisados por meio de benchmarks específicos, incluindo MMLU e GPQA, além de frameworks como o UDA.
“O sistema precisa não apenas responder, mas também participar da conversa de maneira natural e profissional.”
(“The system needs to not only respond but also engage in the conversation in a natural, professional way.”)— Especialista em IA, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos envolve não apenas a seleção de dados, mas também o ajuste de parâmetros. A utilização do LLM-as-a-judge introduz uma nova metodologia, onde modelos de linguagem avaliam respostas e ajustam a geração de textos de forma inteligente. Isso traz melhorias significativas em relação às métricas tradicionais.
“As métricas clássicas como BLEU e ROUGE são úteis, mas não abrangem a complexidade das respostas modernas.”
(“Classic metrics like BLEU and ROUGE are useful, but do not cover the complexity of modern responses.”)— Pesquisador, Instituto de Pesquisa em Inteligência Artificial
Resultados e métricas
A avaliação de sistemas de inteligência artificial se intensificou com o emprego de métricas mais sofisticadas. Frameworks como DeepEval e RAGAS oferecem uma variedade de métricas, incluindo Answer Relevancy e Faithfulness, que avaliam diretamente a natureza das respostas geradas. Tais métricas ajudam a garantir que o modelo não apenas responda, mas também o faça de maneira confiável e contextual.
O uso de Retrieval Augmented Generation (RAG) também vem ganhando importância, proporcionando uma maneira eficaz de integrar informações relevantes à geração de respostas. Analisar a performance do modelo nesse contexto é fundamental para a evolução dos algoritmos.
As próximas etapas envolverão não apenas melhorias nas arquiteturas de modelos, mas também a aplicação dessas métricas em ambientes do mundo real, ampliando o alcance das pesquisas em machine learning e deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
