A mesterséges intelligencia fejlődése és különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) használata során az egyik legfontosabb kérdés a modell teljesítményének és megbízhatóságának értékelése. Az LLM-ek nemcsak hatalmas mennyiségű adatot dolgoznak fel, hanem képesek különböző feladatokat elvégezni, például szövegfordítást, összegzéseket vagy akár kód generálást. Ennek ellenére az ilyen modellek működése nem mindig determinisztikus, és az eredmények változhatnak még akkor is, ha a bemenet ugyanaz. A 0 hőmérsékleten végzett LLM-kísérletek eredményei például nem biztos, hogy mindig ugyanazt adják, ami arra utal, hogy a modellek nem mindig egyértelműek a predikciók terén.

A modellek teljesítményének objektív és pontos mérésére számos módszert alkalmazhatunk. Az értékelési keretrendszerek lehetővé teszik, hogy különböző modelleket összehasonlítsunk egymással, és képesek leginkább az általunk fontosnak tartott mutatók alapján végezni a tesztelést. Az egyik ilyen rendszer, amely nagy figyelmet kapott a közelmúltban, a LangSmith, amely egy olyan fejlesztői keretrendszer, amely számos eszközt kínál az LLM-ek és LLMBÁ-k (Large Language Model-Based Applications) építéséhez, teszteléséhez és monitorozásához.

LangSmith segítségével képesek vagyunk folyamatosan nyomon követni a modellek teljesítményét, azonosítani a problémákat a termelési környezetben, és rendszeresen javítani a modelleket az előre meghatározott értékelési kritériumok alapján. A keretrendszer célja, hogy a felhasználók könnyen értékelhessék a modellek prediktív képességeit, és pontos visszajelzést kapjanak a fejlesztési folyamat minden egyes szakaszában.

Például, ha egy nagyobb és drágább modell (például GPT-4) és néhány kisebb, olcsóbb modell (például GPT-3.5-turbo) teljesítményét szeretnénk összehasonlítani egy konkrét feladat elvégzésében, a LangSmith lehetőséget biztosít arra, hogy az eredményeket a benchmark modellhez viszonyítva mérjük. A példában szereplő SEC jelentések összegzésének tesztelése a modell teljesítményének egyik jó példája. Ebben az esetben az alapmodell (GPT-4) által generált összefoglalókat használjuk referenciaként, és összehasonlítjuk őket a kisebb modellek által generált összefoglalókkal. Ezáltal képesek vagyunk kvantitatív mutatókat generálni, mint például a BLEU pontszámok, amelyek segítségével mérhetjük a generált szövegek és a referencia szövegek közötti n-gram átfedéseket.

A BLEU pontszámok, amelyek gyakran alkalmazott metrikák a gépi fordításban és szövegösszegzésben, a generált és a referencia szövegek közötti hasonlóságot mérik. Minél magasabb a BLEU pontszám, annál jobb a modell képessége a szöveg pontos előrejelzésére. Az LLM-ek értékelésében az ilyen metrikák mellett érdemes más mutatókat is figyelembe venni, mint például a ROUGE pontszámok, amelyek a szövegek közötti jelentésbeli átfedést vizsgálják. Az értékelés során figyelembe kell venni, hogy a modellek különböző típusú és minőségű adatokat dolgoznak fel, és ez befolyásolhatja az eredmények megbízhatóságát.

Ezen kívül a fejlesztőknek tisztában kell lenniük azzal, hogy az értékelési keretrendszerek nemcsak a modellek finomhangolásában játszanak szerepet, hanem az új modellek kifejlesztése során is elengedhetetlenek. A nyílt forráskódú eszközök, mint a LangSmith, lehetőséget biztosítanak arra, hogy bárki, akár kisvállalkozások, akár egyéni fejlesztők, saját tesztelési és értékelési rendszereket építhessenek ki. Mivel ezek az eszközök ingyenesen elérhetőek, minden érdeklődő számára lehetőséget biztosítanak arra, hogy kipróbálják az általuk választott modellek teljesítményét.

A LangSmith és más hasonló keretrendszerek alkalmazása különösen fontos, amikor a modelleket éles környezetben szeretnénk alkalmazni. Az ilyen rendszerek segítségével folyamatosan monitorozhatjuk a modellek működését, és gyorsan reagálhatunk a felmerülő problémákra. Az automatikus értékelési folyamatok előnye, hogy segítenek elkerülni az emberi hibákat és biztosítják a tesztelés objektivitását. Az értékelési keretrendszerek által biztosított eszközök nemcsak a modellek hibáinak azonosításában segítenek, hanem arra is lehetőséget adnak, hogy a fejlesztők a legmegfelelőbb paramétereket válasszák ki a modellek finomhangolásához, így javítva a prediktív teljesítményt.

A tesztelési folyamatok során fontos, hogy ne csak a modellek matematikai és statisztikai mutatóira, hanem azok gyakorlati alkalmazhatóságára is figyeljünk. Az értékelési metrikák mellett elengedhetetlen, hogy szem előtt tartsuk a modell által generált szövegek érthetőségét és hasznosságát is, hiszen a végfelhasználók számára nem csupán az eredmények pontossága, hanem azok relevanciája és érthetősége is kulcsfontosságú.

A fejlődő technológiák és az egyre bonyolultabb modellek világában az értékelés szerepe nem csupán egy statikus mérőeszközként, hanem dinamikusan alkalmazkodó, fejlesztői eszközként jelenik meg, amely segíti a mesterséges intelligencia rendszerek folyamatos finomhangolását és optimalizálását.

Milyen kockázatok és lehetőségek rejlenek Apple jövőjében?

Az Apple Inc. pénzügyi teljesítménye és piaci pozíciója szoros kapcsolatban áll különböző kockázati tényezőkkel, amelyek hosszú távon befolyásolhatják a vállalat fejlődését és értékelését. A legújabb 10-K-es űrlap szerint az Apple egyik legnagyobb erőssége a pénzügyi stabilitása, azonban több olyan tényező is létezik, amely jelentős hatással lehet a jövőbeli eredményekre. A vállalat működése és piaci helyzete számos különböző szempontotól függ, kezdve a harmadik fél fejlesztők támogatásától egészen a jogi és szabályozási környezet változásaiig.

Az Apple sikere nagymértékben függ a harmadik fél fejlesztők innovációitól és támogatásától. Bár az iOS platform széleskörű elterjedtséggel bír, az Apple relatíve kisebb piaci részesedése a mobiltelefonok, személyi számítógépek és táblagépek piacán ahhoz vezethet, hogy a fejlesztők nem tartják a platformot elsődlegesnek. Ennek következményeként csökkenhet a minőségi alkalmazások száma, ami közvetlen hatással lehet a felhasználói élményre és végső soron a vásárlói döntésekre is. A versenyhelyzet folyamatosan változik, és a fejlesztői közösség érdeklődése nagyban befolyásolja az Apple piaci helyzetét. Ezért fontos figyelemmel kísérni a fejlesztők aktivitását és az alkalmazások minőségét más platformokon. Minden olyan jelentős elmozdulás, amely az iOS-ről más rendszerekre irányítja a fejlesztők figyelmét, negatív piaci jelet adhat.

Az App Store bevételi modellje szintén kulcsfontosságú tényező, mivel a változó jutalékstruktúrák és az új szabályozási környezet, mint például az Európai Unió Digitális Piaci Törvénye, hatással lehetnek a vállalat bevételeire. Az Apple a legtöbb bevételt a digitális áruházból szerzi, és bármilyen változás ezen a fronton jelentős hatással lehet a profitabilitására. A szabályozási környezet folyamatos változása, valamint az App Store irányelveinek módosulása miatt fontos nyomon követni a szabályozási változásokat és azok hatásait a vállalat jövőbeli pénzügyi teljesítményére.

Az Apple tartalomkészítési és beszerzési stratégiája is kulcsfontosságú, különösen a szolgáltatásai, mint például az Apple TV+ és az Apple Music vonatkozásában. A vállalat komoly költségeket kénytelen áldozni a saját digitális tartalmainak létrehozására, miközben a tehetségek és előfizetők megszerzése egyre versenyképesebb piacot jelent. Amennyiben nem sikerül olyan vonzó tartalmat biztosítani a felhasználóknak, amely fenntartja az elkötelezettséget és növeli a bevételt, az a vállalat piaci helyzetét gyengítheti. Ennek figyelemmel kísérése és a tartalomszolgáltatók közötti megállapodások megújításának sikeressége alapvetően meghatározza a jövőbeli fejlődést.

Az operatív kockázatok, mint például a munkaerő megtartása, a viszonteladóktól való függőség és a kiberbiztonsági fenyegetések, szintén komoly kihívások elé állítják a vállalatot. Az Apple esetében a kutatás-fejlesztésre (R&D) fordított kiadások növekedése alapvetően jótékony hatású a hosszú távú innovációra, de rövid távon csökkentheti a profitabilitást. Az iPhone értékesítésének stagnálása, a gyenge kereslet a nagyobb piacokon, és az R&D kiadások emelkedése mind közvetlen hatással lehetnek a vállalat pénzügyi eredményeire és a befektetői hangulatra. Különösen a Kínai piac gyengélkedése és az iPhone eladásainak stagnálása aggodalomra adhat okot, mivel ezen piacok jelentős hatással vannak a vállalat pénzügyi helyzetére.

Ezen kívül az adózással kapcsolatos bizonytalan helyzetek is nagy kockázatot jelentenek. Az Apple, mint sok más multinacionális vállalat, több nemzetközi joghatóság alá tartozik, és az adózási szabályok változásai komoly hatással lehetnek a pénzügyi eredményekre. Az adózási pozíciók és az adóelőnyökkel kapcsolatos kérdések tisztázatlanok, amelyek potenciálisan hatalmas pénzügyi kockázatokat hordoznak magukban. Az adózási kérdések és a belső ellenőrzési rendszerek gyengeségei ugyancsak fontos figyelmet igényelnek, mivel ezek hosszú távon befolyásolhatják a vállalat pénzügyi stabilitását és a befektetők bizalmát.

Az Apple erős pénzügyi helyzete és hatalmas készpénzállománya ugyanakkor biztosítja a vállalat számára, hogy a fenti kockázatok ellenére is ellenálljon a piaci ingadozásoknak. Azonban az iparági trendek és a piaci környezet változásai miatt elengedhetetlen a folyamatos figyelemmel kísérés és a gyors reagálás a piacon. A befektetők és elemzők számára tehát fontos, hogy folyamatosan figyelemmel kísérjék az Apple piaci és pénzügyi helyzetét, és nyomon kövessék a kockázati tényezők változásait.

Milyen hatással van a RAG és az LCM kombinációja a hosszú kontextusú modellek teljesítményére?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatékonyságának és költségvonzatának egyik fontos kérdése a megfelelő technológia kiválasztása a feladatokhoz. A legnagyobb kihívás a hosszú szövegek kezelésében rejlik, amelyek megértéséhez mély kontextuális tudásra van szükség. A hosszú kontextusú modellek (LCM-ek) és a visszakeresési alapú generatív modellek (RAG) különböző előnyöket kínálnak, amelyek a feladatok specifikus igényeihez igazodnak. Míg az LCM-ek képesek feldolgozni rendkívül hosszú szövegeket, addig a RAG rendszerek költséghatékony megoldásokat biztosítanak, amelyek lehetővé teszik a külső tudás gyors hozzáférését.

Az LCM-ek, mint például a Gemini 1.5, amelyek akár 1 millió token hosszú kontextusokat is kezelni tudnak, előnyösek a hosszú szövegek mély megértésében. Az ilyen modellek jelentős előnyt nyújtanak azokban az esetekben, amikor a feladatok hosszú, összetett szövegeket igényelnek, amelyek alapos kontextuális elemzést követelnek. Ugyanakkor, bár az LCM-ek teljesítménye kiemelkedő, ezek a modellek jelentős számítási erőforrásokat igényelnek, ami növeli a költségeket.

Ezzel szemben a RAG megoldások, amelyek a külső adatforrásokból történő információ-visszakeresést kombinálják a generációval, költséghatékony megoldásokat kínálnak. A RAG rendszerek előnye, hogy képesek külső tudásokat gyorsan és hatékonyan integrálni a válaszadási folyamatba, miközben kevesebb számítási erőforrást igényelnek. Azonban ezek a rendszerek nem képesek olyan mély és részletes kontextuális elemzésre, mint az LCM-ek.

A SELF-ROUTE nevű hibrid megoldás egyesíti a RAG és az LCM modellek erősségeit, lehetővé téve a feladatok gyors végrehajtását, miközben megőrzi az LCM-ek teljesítményét. A SELF-ROUTE a lekérdezések irányításával optimalizálja a számítási költségeket, miközben a kicsi k értékek esetén a RAG jelentősen jobb teljesítményt mutat, mint a hagyományos megoldások. Az LCM-ek és RAG rendszerek között a választás nem csupán a költségek vagy teljesítmény függvénye, hanem a felhasználói igényekhez igazodó hibrid megoldások is egyre nagyobb szerepet kapnak.

A RetroLLM egy másik hibrid megközelítés, amely egyesíti a visszakeresést és a generációt egyetlen folyamatban, lehetővé téve a nyelvi modellek számára, hogy közvetlenül a szövegből finomra hangolt bizonyítékokat generáljanak. A RetroLLM fontos előnye, hogy a hagyományos RAG módszerekhez képest jelentős csökkenést eredményez a token-használatban, miközben jobb választ ad a különböző, akár speciálisabb kérdésekre is. A CAG (Cache-augmented Generation) még tovább finomítja ezt a megoldást, mivel előre betölti a releváns adatokat a nagy nyelvi modellek kiterjesztett kontextusablakába, ezáltal csökkentve a valósidejű visszakeresés szükségességét, és javítva a válaszok pontosságát.

A különböző megközelítések között a választás alapvetően a feladat specifikus igényeitől és az elérhető erőforrásoktól függ. A RAG akkor lehet a legjobb választás, ha a költséghatékonyság és a külső tudás gyors elérése a legfontosabb szempont, míg az LCM-ek azokban az esetekben nyújtanak többet, amikor a hosszú szövegek mély kontextuális megértését és gondolkodásmódszert igénylő feladatokhoz szükségesek.

Különösen érdekesek a hibrid megoldások, mint a SELF-ROUTE és a RetroLLM, amelyek képesek a RAG és LCM előnyeit ötvözni, így optimális választást kínálva mind a költségek, mind a teljesítmény szempontjából. A jövőben ezek a modellek várhatóan még nagyobb szerepet kapnak a komplex nyelvi feladatok megoldásában, miközben az új fejlesztések, mint a LOFT és a Gecko, lehetővé teszik, hogy a modellek még inkább testre szabott és hatékony válaszokat adjanak a felhasználói igényekhez.

Fontos kiemelni, hogy bár a hibrid megoldások számos előnyt kínálnak, az LCM-ek és RAG rendszerek közötti választás nem egy egyszerű kérdés, mivel mindkét technológia erősségei és gyengeségei is jelentős hatással vannak a teljesítményre. A végső választás az adott feladat természetétől függ, és a felhasználóknak figyelembe kell venniük a számítási kapacitást, az alkalmazási környezetet és a költségvetést is.

Hogyan értékeljük a generatív feladatok teljesítményét LLM-alapú alkalmazásokban?

A generatív modellek, mint amilyenek a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), számos különböző feladatra alkalmazhatók, melyek közül a legfontosabbak közé tartoznak a szöveggenerálás, a fordítás és az összefoglalók készítése. Mivel ezek a modellek nem csupán előre meghatározott mintákat tanulnak meg, hanem képesek új adatokat generálni, a teljesítményük értékelése összetettebb, mint a hagyományos analitikus feladatok esetében. A modellek teljesítményének mérésekor két fő típusú metrikát szoktak alkalmazni: az intrinzik (belső) metrikákat és az extrinzik (alkalmazási) metrikákat. Az intrinzik metrikák, mint például a perplexitás, a modell azon képességét mérik, hogy milyen jól képes előre jelezni egy szöveges minta következő tokenjét. Ezzel szemben az extrinzik metrikák a modell teljesítményét értékelik valós alkalmazásokban, például kérdés-válasz feladatok vagy kódgenerálás során.

Az extrinzik metrikák nem közvetlenül kapcsolódnak a tanulási célhoz, de fontos információkat szolgáltatnak a modell azon képességéről, hogy hogyan tud alkalmazkodni a valós világ különböző feladataihoz és üzleti környezetekhez. A generatív feladatok értékelésekor számos specifikus metrika létezik, amelyek különböznek az analitikus feladatokhoz alkalmazott hagyományos metrikáktól. Mivel a generatív feladatok szövegeket vagy képeket hoznak létre, a mérési módszerek is más megközelítést igényelnek. Ilyen metrikák például a BLEU, a ROUGE vagy a METEOR, amelyek a generált szövegek és az referenciák közötti egyezéseket mérik.

A BLEU (BiLingual Evaluation Understudy) például a n-gramok közötti átfedést vizsgálja, és elsősorban a fordítások vagy összefoglalók minőségének mérésére használják. A ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) a recall alapú metrika, amely elsősorban szövegösszefoglalás és szöveghosszúságra érzékeny feladatoknál alkalmazható. A METEOR egy összetettebb metrika, amely figyelembe veszi a szinonimákat, a származtatásokat és a szemantikai ekvivalenciát, így pontosabb képet adhat a fordítások vagy összefoglalók minőségéről.

Míg a BLEU és ROUGE a generált és a referenciaként szolgáló szövegek közötti n-gram egyezéseket értékelik, a METEOR és a BERTScore komplexebb szemantikai értékelést ad, és gyakran figyelembe veszik a szövegek kontextuális jelentését. A BERTScore például a BERT modell által generált kontextuális beágyazásokat használja, hogy meghatározza a tokenek közötti szemantikai hasonlóságot, így különösen hasznos lehet a komplexebb generatív feladatoknál.

Az ilyen típusú metrikák alkalmazása során fontos megérteni, hogy egyetlen metrika nem ad teljes képet egy modell teljesítményéről. A különböző feladatok különböző metrikákat igényelnek, és sok esetben egy kombinált metrikarendszer szükséges a pontos értékeléshez. Ezért célszerű több különböző mérőszámot alkalmazni, hogy átfogó képet kapjunk a modell valódi képességeiről.

Például, amikor egy 10-K jelentés összefoglalóját generáljuk, a modell teljesítményét többféle metrikával is mérhetjük. Az értékelő rendszer olyan fontos adatokat adhat, mint a BLEU és ROUGE pontszámok, amelyek összehasonlítják a generált összefoglalót a referencia összefoglalóval. Az ilyen értékelések alapot adnak annak meghatározására, hogy egy adott modell miként teljesít a benchmark modellel szemben, például a GPT-4-tel szemben. Az értékelő rendszer képes összehasonlítani a különböző modellek, például a GPT-4-o-mini vagy a GPT-3.5-turbo teljesítményét, és visszajelzést ad a generált összefoglalók minőségéről.

A generatív feladatok során alkalmazott metrikák kiválasztása szoros összefüggésben áll a feladat típusával és az elérni kívánt célokkal. Különösen fontos, hogy ne csupán a numerikus eredményeket vegyük figyelembe, hanem a szemantikai jelentés minőségét is értékeljük, mivel egy generált szöveg vagy kép minősége sok esetben nem mérhető csupán statisztikai adatok alapján.

A generatív modellek fejlesztése során az egyik legfontosabb szempont az, hogy hogyan tudják az alkalmazások a valódi üzleti igényeket kiszolgálni. Az alkalmazásokat nem csupán a pontos szöveggenerálás vagy a helyes fordítások alapján kell értékelni, hanem azok képességét is figyelembe kell venni, hogy a generált eredmények mennyire felelnek meg a felhasználók valódi igényeinek és elvárásainak.

Jak rozumět běžným slovům a frázím v každodenním životě
Jak Etsy a Spotify přistupují k monitorování a nasazování aplikací v reálném čase?
Jak jíst proti zánětům a chránit své zdraví: Praktický návod pro každodenní jídla