Miért nem elegendő a hagyományos szoftvertesztelés az LLM-ek értékelésére?

Az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) működése nemcsak a hagyományos szoftverekhez képest jelent új kihívásokat, hanem új megközelítést is kíván a tesztelés és az értékelés terén. A klasszikus szoftverek esetében a tesztelés szigorúan meghatározott funkcionalitásra és előre kiszámítható kimenetekre épít. Ezzel szemben az LLM-ek olyan emergens tulajdonságokat mutathatnak, mint a kreativitás, érvelés vagy nyelvi megértés, amelyek nem csupán előre definiált válaszokat generálnak, hanem a minták alapján különböző eredményeket is hozhatnak. A hagyományos tesztelés tehát már nem elegendő az LLM-ek átfogó értékelésére.

Az egyik legfontosabb különbség a hagyományos szoftvertesztelés és az LLM-ek értékelése között az, hogy míg az előbbi egy adott funkció meghatározott működését validálja, addig az LLM-ek esetében nem csupán a funkcionális pontosságot kell mérni, hanem a modelltől elvárt „új” tulajdonságokat, mint például a szöveg érthetőségét, a kifejezés gazdagságát és a válaszok természetességét is figyelembe kell venni. Az LLM-ek képesek a nyelvben való navigálásra úgy, hogy figyelembe veszik a szövegkörnyezetet és az előző tokenek által diktált lehetőségeket. A válaszok így nem mindig determinisztikusak, ami új kihívások elé állítja a tesztelőket.

Egy gyakori módszer az LLM-ek viselkedésének tesztelésére a hőmérsékleti paraméterek változtatása. A hőmérséklet paraméter beállítása hatással van a modell válaszainak variabilitására: alacsonyabb hőmérséklet mellett a válaszok kiszámíthatóbbak és konzisztensebbek, míg magasabb értékek esetén a válaszok egyre inkább kaotikusak és nehezen előrejelezhetők. A hőmérséklet változtatása tehát jól példázza, hogy az LLM-ek nemcsak determinisztikus előrejelzéseket adnak, hanem valódi mintavételezésből származó válaszokat generálnak, amelyek eltérhetnek, sőt, akár teljesen váratlan eredményeket is produkálhatnak.

Egy gyakorlati példával szemléltetve, amikor egy LLM-t arra kérünk, hogy egy 10-K jelentést összegző mondatot alkosson, és különböző hőmérséklet-beállításokat használunk, a válaszok az alábbi módon változhatnak:

• Hőmérséklet 0.0: A válaszok nagyjából állandóak és konzisztensek, azonban meglehetősen szűkszavúak, esetenként ismétlődőek.

• Hőmérséklet 1.0: A válaszok változatosabbá válnak, mégis viszonylag érthetőek és koherensek.

• Hőmérséklet 2.0: A válaszok szélsőségesen eltérhetnek egymástól, és gyakran összefüggéstelenek lehetnek.

Ez a viselkedés egyértelműen mutatja, hogy a hagyományos tesztelési módszerek nem alkalmasak az LLM-ek valós működésének mérésére, mivel a válaszok és az eredmények nemcsak előre meghatározottak, hanem a beállítások függvényében dinamikusan változnak. A hagyományos mérési módszerek tehát nem képesek megbízhatóan értékelni az LLM-ek teljesítményét, mivel azok nem csupán egy adott válaszra reagálnak, hanem a bemeneti adatok és az aktuális környezet folyamatos figyelembevételével generálnak kimenetet.

A hőmérséklet beállítása, valamint az egyéb paraméterek variálása elengedhetetlen ahhoz, hogy az LLM-ek teljes potenciálját kiaknázzuk, és hogy a modellek viselkedését a lehető legpontosabban felmérjük. A hagyományos szoftvertesztelési módszerek helyett új értékelési keretrendszerekre van szükség, amelyek képesek mérni az LLM-ek által kifejtett emergens tulajdonságokat, például a kreativitást, a nyelvi megértést és az adaptív válaszokat.

Az LLM-ek értékelésének egyik legnagyobb kihívása a „dataset contamination” problémája. A modellek ugyanis hatalmas adatbázisokon, például internetes szövegeken tanulnak, ami azt jelenti, hogy előfordulhat, hogy a tesztelési adatokat már látták a tanulási folyamat során. Ez az előre tudott információk miatt torzíthatja a modell teljesítményét, mivel a tesztadatok ismerete nélkül a modell nem tudja azt előrejelezni. A szigorú tesztelési protokollok, mint a kereszt-validáció és a nem látott tesztkészletek biztosítása segíthet csökkenteni ezt a problémát.

Ahhoz, hogy megbízhatóbb képet kapjunk az LLM-ek teljesítményéről, az értékelési kritériumoknak és metrikáknak rugalmasnak kell lenniük. Az LLM-ek értékelésénél nem elegendő csupán a pontos funkciók tesztelése; figyelembe kell venni a modellek által generált válaszok minőségét, azok kreativitását, és azokat az új tulajdonságokat, amelyek az egyes válaszokból kibontakoznak. A jövőbeli kutatásoknak és tesztelési módszereknek tehát képesnek kell lenniük arra, hogy mind a hagyományos, mind a nem determinisztikus jellemzőket mérjék és értékeljék.

Hogyan építsünk dinamikus prompt paramétereket hosszú riportok generálásához LLM-ekkel?

A hosszú dokumentumok, például pénzügyi jelentések vagy kutatási anyagok generálása egyre inkább automatizált folyamatok segítségével történik. A mesterséges intelligenciák, különösen a nyelvi modellek (LLM-ek), képesek a dokumentumok különböző részeinek önálló előállítására, ha megfelelően irányítjuk őket. Ebben a fejezetben bemutatjuk, hogyan hozhatunk létre dinamikus prompt paramétereket a hosszú riportok generálásához, figyelembe véve a szöveg különböző részeinek specifikus igényeit.

A riport generálása három fő lépésben történik: az első rész, a középső elemző részek és a végső összegzés. Az egyes részekhez különböző instrukciók szükségesek, amelyek biztosítják, hogy a mesterséges intelligencia megfelelő módon reagáljon a feladatra. A dinamikus promptok célja, hogy minden egyes szakaszhoz egyedi paramétereket rendeljenek, figyelembe véve annak helyét a dokumentumban és a korábbi részek tartalmát.

A dinamikus promptokat a következő három szabály szerint építjük fel:

1. Első rész (Bevezetés): Az első chunk esetében a nyelvi modellnek nem kell részletes tartalmat generálnia, csupán meg kell határoznia a riport terjedelmét és a vizsgált témákat.

2. Befejezés: Az utolsó részben a modell először áttekinti a bemeneti adatokat, majd összegzi a legfontosabb megállapításokat.

3. Elemző rész: Minden más esetben a modellnek az adott szakaszhoz tartozó adatokat kell elemeznie, miközben figyelembe veszi a korábbi részek összefoglalóját.

Ezáltal a prompt paraméterek folyamatosan frissülnek, és a mesterséges intelligencia minden egyes chunk esetében pontosan azt a választ adja, ami a kívánt szakaszhoz tartozik. A következő lépésben egy generate_report nevű funkciót is definiálunk, amely az összes paramétert figyelembe véve generálja le a riportot. Az egyes szakaszok előállítása után a kontextust frissítjük a korábbi válaszokkal, biztosítva a koherenciát.

Az automatizált riportkészítés folyamata a következőképpen zajlik: először a bemeneti szöveget feldaraboljuk kisebb részekre, figyelembe véve a chunk méretét és az átfedést. Ezután létrehozzuk a riport egyes részeit, a modell válaszait egyesítve a korábbi szakaszokkal. A végeredmény egy koherens és jól strukturált riport lesz, amely minden egyes szakaszban az aktuális kontextusnak megfelelő információkat tartalmaz.

Fontos, hogy a riportok generálásánál nemcsak a tartalom minősége, hanem az optimális chunk méretek és átfedések kiválasztása is alapvető. Ezt a folyamatot hasonlíthatjuk a modellek hyperparaméter hangolásához, ahol különböző kombinációkat próbálunk ki a legjobb eredmény elérésére. Mivel a chunk méretét és átfedését folyamatosan módosíthatjuk, különböző beállításokat kell kipróbálnunk, hogy megtaláljuk a legmegfelelőbbet egy adott dokumentumhoz, például egy 10-K-es jelentéshez.

A folyamat lépései:

1. A bemeneti tartalom darabokra szakad.

2. Az egyes részekhez dinamikusan generált promptok segítségével a modell válaszokat ad.

3. Az eredményeket összevonjuk, hogy egy koherens riportot kapjunk.

4. A folyamat során folyamatosan frissítjük a kontextust, hogy biztosítsuk a koherenciát és a megfelelő tartalomképzést.

A kód egy egyszerű példát mutat arra, hogyan generálhatunk riportot a fenti elvek alapján. Az egyik fontos szempont az, hogy a chunkok és átfedések kombinációi kísérleti alapon kerülnek kiválasztásra, és az optimális beállítások megtalálása kulcsfontosságú a minőségi végeredményhez. Az ilyen típusú munkák esetében a tapasztalat és a finomhangolás határozza meg a legjobb módszert.

Hogyan értékeljük az LLM-eket és LLMBÁ-kat a vállalati környezetben?

Az LLM és az LLMBA értékelése közötti különbség megértése alapvető fontosságú. Míg az LLM-eket elsősorban az alapvető képességeik alapján értékeljük – például a szövegértelmezés, nyelvi megértés vagy a kódgenerálás terén –, addig egy LLMBA esetében az értékelés sokkal inkább arra koncentrál, hogy hogyan működik az LLM egy adott alkalmazásban, amely az adott vállalati igényekhez és környezethez van igazítva.

A vállalatok számára az LLM-ek értékelése nemcsak a technikai teljesítményre, hanem az üzleti alkalmazások minőségére és hatékonyságára is kiterjed. Fontos, hogy az LLM képes legyen a specifikus feladatok elvégzésére, mint például egy pénzügyi elemzés vagy jogi tanácsadás, figyelembe véve a vállalati szabályozásokat és etikai normákat. Ha például egy LLM az előre meghatározott szabályok és irányelvek figyelmen kívül hagyásával válaszol, akkor nemcsak hogy technikailag hibás, hanem az üzleti alkalmazás is kudarcot vall.

A következő kategóriákba sorolhatóak azok a tényezők, amelyek az LLM-ek és LLMBÁ-k értékelésében kiemelkedő szerepet játszanak:

1. Biztonság – A félrevezető információk, a nem megfelelő tanácsadás és az elfogultság felismerése és kezelése kritikus a vállalati alkalmazásokban. Az LLM-ek által generált információk pontossága nemcsak jogi és pénzügyi szempontból fontos, hanem alapvetően befolyásolja a felhasználók bizalmát is.

2. Kognitív – Az LLM-ek logikai és érvelési képessége, nyelvi megértése kulcsfontosságú a hatékony alkalmazásokban. Az LLM-nek képesnek kell lennie arra, hogy ne csak pontos, hanem a felhasználók számára érthető és releváns válaszokat adjon.

3. Technikai – A kódgenerálás és a rendszerek közötti integráció tesztelése alapvető annak biztosítására, hogy az LLM valóban képes a vállalati alkalmazásokba integrálódni, és a kívánt funkciókat végrehajtani.

4. Meta-kognitív – Az önreflexió és a kommunikáció minősége meghatározó annak érdekében, hogy az LLM képes legyen felismerni saját korlátait és megfelelően kezelni a felhasználók elvárásait.

5. Etikai – Az LLM-ek által generált tartalom etikai szempontjainak figyelembevétele elengedhetetlen. Az LLM-eknek el kell kerülniük a káros tartalmak generálását és biztosítaniuk kell, hogy minden döntési folyamatban megfelelően vegyék figyelembe az emberi döntéshozatal határait.

6. Környezeti – A környezeti hatások, különösen a szén-dioxid kibocsátás mérséklése, egyre fontosabb tényezővé válik az LLM-ek és LLMBÁ-k értékelésekor.

A biztonságos információk és a félrevezető tanácsadás kezelése elengedhetetlen ahhoz, hogy az LLM-ek valóban megbízható döntéstámogató rendszerekké váljanak. Az adatok helyességének és a források megbízhatóságának ellenőrzése kritikus szerepet játszik abban, hogy az LLM nem okoz-e valós világban kárt a felhasználók számára. Az elfogultság és diszkrimináció elkerülése szintén kulcsfontosságú, mivel az LLM-ek szoros kapcsolatban állnak az emberi társadalom különböző értékrendjeivel és társadalmi hatásaikkal.