Hoe evalueer je de kwaliteit van een verfijnde LLM op een gebruikersdomein?

De kwaliteitsbeoordeling van een fijn afgestelde LLM in het gebruikersdomein omvat verschillende aspecten:

• Nauwkeurigheid en relevantie van antwoorden: gecontroleerd op een speciaal voorbereide testset uit het doelgebied.
• Kwaliteitsmetingen: zoals Perplexity, BLEU, ROUGE, F1-score, evenals specifieke metriek voor taken (bijvoorbeeld classificatie nauwkeurigheid of volledigheid).
• Kwalitatieve analyse: handmatige controle van antwoorden door experts om de geschiktheid en bruikbaarheid te beoordelen.
• Robuustheidstests: het model testen op diverse en complexe verzoeken om zwakke punten te identificeren.
• Vergelijking met een basismodel: om zeker te zijn dat de fine-tuning daadwerkelijk de resultaten in het doelgebied heeft verbeterd.

Voorbeeld: als je een LLM voor medische ondersteuning afstemt, maak dan een testset met vragen uit het medische veld en vergelijk de antwoorden voor en na de fine-tuning, gebruikmakend van metriek en deskundige beoordeling.