São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning para avaliações automáticas vem ganhando destaque, especialmente com a utilização de modelos de linguagem como juízes, que podem analisar a qualidade de saídas de sistemas de forma eficaz.
Arquitetura de modelo
Modelos de linguagem de última geração têm se mostrado eficazes em diversas aplicações, incluindo a avaliação automatizada em sistemas de aprendizado de máquina. Esses modelos operam através de instruções específicas que orientam como a avaliação deve ser conduzida, considerando métricas como a clareza e relevância das respostas geradas.
“Utilizar LLMs para avaliações automatizadas de sistemas de aprendizado de máquina é um aspecto poderoso que muitas vezes é subestimado.”
(“Using LLMs for automated evaluations of machine-learning systems is a super powerful aspect of LLMs that’s often underestimated.”)— Autor Desconhecido, Especialista em AI
Treinamento e otimização
Os métodos de comparação de saídas incluem a análise de duas perguntas distintas ou a avaliação entre diferentes modelos de deep learning, como variáveis de saída. Além disso, as instruções devem ser claras para garantir que o LLM entenda as diferenças sutis entre as respostas.
“É crítico fornecer instruções claras, considerando que atribuir uma nota é uma tarefa subjetiva.”
(“It’s critical to provide clear instructions to the LLM judge, considering that providing a score is a subjective task.”)— Autor Desconhecido, Especialista em AI
Resultados e métricas
As avaliações podem ser realizadas com classificações de 1 a 10 ou com resultados de “pass/fail”, dependendo da aplicação. Isso facilita a experimentação em maior escala, permitindo comparações entre diferentes versões de prompts ou modelos. Estudos demonstram que essa abordagem pode beneficiar significativamente a eficiência e a precisão nos processos de aprendizado de máquina.
A implementação de LLM como juízes nas avaliações automatizadas é promissora, mas deve ser cuidadosamente monitorada para garantir que os resultados sejam tão confiáveis quanto os de avaliadores humanos. A relação custo-benefício deve ser constantemente avaliada, especialmente quando a execução de múltiplos testes gera custos significativos.
Voltando-se para aplicações práticas, a tecnologia pode ser aplicada em sistemas de recuperação de informação (RAG), onde é crucial garantir que o modelo responda corretamente a perguntas baseadas em dados extraídos anteriormente. O desenvolvimento contínuo nesta área permitirá soluções ainda mais robustas e eficientes no futuro.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
