A Nagy Nyelvi Modellek (LLM) és az ezen alapuló alkalmazások gyors elterjedése alapvetően változtatja meg a szoftverfejlesztés, tesztelés és verifikáció területét. Míg a hagyományos szoftverrendszerekben a determinisztikus kimenetek a megszokottak, az LLM-ek és az ezekre épülő alkalmazások olyan nem determinisztikus és generatív viselkedést hoznak, amelyek kihívás elé állítják a hagyományos szoftvermérnöki paradigmákat. Ez a változás nem csupán egy technológiai evolúció, hanem alapvető átalakulás abban, ahogyan üzleti alkalmazásokat gondolunk, építünk és értékelünk.

A hagyományos tesztelési keretrendszerek, amelyek nem veszik figyelembe az LLM-ek és az ezekkel kapcsolatos alkalmazások valószínűségi jellegét, jelentős kockázatokhoz vezethetnek. Azok számára, akik elkötelezettek és lelkesen vesznek részt az új világban, a szemlélet- és módszertani váltás nem könnyű. E fejezet célja, hogy részletesen bemutassa a hagyományos szoftvertesztelési módszerek és az LLM-ekkel való munkavégzés közötti "értékelési szakadékot", valamint rávilágítson, hogy miért nem elegendőek a megszokott tesztelési megközelítések, és milyen új értékelési stratégiákra van szükség.

Az LLM alkalmazások alatt olyan rendszereket értünk, amelyek egy LLM-et, egy adatforrást és egy kimenetet kombinálnak, hogy üzleti vagy kereskedelmi eredményt generáljanak. Például egy LLM-et használni egy jelentés vagy egy e-mail megírására egy LLM alkalmazás, vagy technikai dokumentumokhoz egy csevegőfelület létrehozása ugyancsak egy LLM alkalmazás. Az értékelési keretek vizsgálatakor célunk, hogy az LLM-eket alkalmazzuk az LLM-alapú alkalmazásokban vagy a szoftverfejlesztési munkafolyamatok részeként.

A következő szakaszokban gyakorlati példák segítségével vizsgáljuk meg az LLM értékelésének kulcsfontosságú aspektusait, beleértve az értékelési megközelítéseket és a metrikák kiválasztását. Külön hangsúlyt fektetünk olyan átfogó értékelési keretrendszerek kifejlesztésére, amelyek képesek kezelni mind a közel determinisztikus, mind pedig a valószínűségi LLM viselkedést, és konkrét útmutatást adunk a robusztus értékelési folyamatok megvalósításához.

Az LLM-ek nem-determinisztikus természete

Az egyik legnagyobb kihívás, amikor LLM-eket alkalmazunk LLMBÁ-kban, azok nem-determinisztikus természete. Míg a hagyományos szoftverrendszerekben ugyanaz a bemenet megbízhatóan ugyanazt a kimenetet eredményezi, az LLM-ek olyan szövegeket generálhatnak, amelyek nem léteznek a tanító adatbázisukban, és azonos bemeneti adatokkal is eltérő válaszokat adhatnak. Ez a viselkedés egyszerre erősség (amikor a kreativitás és a rugalmasság előny) és jelentős kihívás.

Ez a nem-determinisztikus viselkedés generatív feladatokban nyilvánul meg, amikor az LLM ugyanazon kérdésre eltérő válaszokat ad. A legtöbb modell rendelkezik egy "hőmérséklet" paraméterrel, amely szabályozza a kimenetek véletlenszerűségét, lehetővé téve a modellek kreativitását és változatos válaszokat generálását. Azonban ez a tulajdonság ugyanakkor megnehezíti megbízható, tesztelhető rendszerek építését, különösen olyan vállalati környezetekben, ahol az üzleti intelligencia alapvető követelménye a konzisztens válaszok biztosítása.

Például egy pénzügyi szolgáltatásokkal foglalkozó cég LLM-et használhat arra, hogy elkészítse a következő befektetési kutatást: egy 10-K-es jelentés executive summary-ját (a nyilvános cégek által a Securities and Exchange Commissionhöz benyújtott dokumentum). Ez a kutatás tényeken alapuló információkat igényelne a jelentésből (ez a bemeneti adat), ugyanakkor valószínűleg egyes szempontokban véleményt is meg kell formálni a legújabb információk tükrében (ez a kimenet, ahol a kreatív gondolkodás előnyösebb lehet). Azonban az LLM-ek nem-determinisztikus természete miatt ugyanaz a bemeneti adat különböző analitikai következtetéseket eredményezhet. Ennek következményei:

  • A szabályozási megfelelés garantálása nehézkessé válik

  • A megbízhatóság és hatékonyság romolhat az inkompatibilis válaszok miatt

  • A tesztelés bonyolultabbá válik, mint a hagyományos szoftverek esetében

Miért keletkezik ez a nem-determinisztikus viselkedés, amikor az LLM-ek válaszokat generálnak? Az alapvető oka a mintavételezés, különösen a szöveggenerálás során. A tokenizálás egyesíti a bemeneti szöveget tokenekre, majd minden tokenhez egyedi numerikus azonosítót rendel. Az LLM ezeket a token ID-kat dolgozza fel egy mély neurális hálózaton keresztül, és logitsokat ad vissza – ezek a következő tokenek valószínűségi eloszlásának előrejelzései. Ezt az előrejelzést egy softmax-transzformáció konvertálja valószínűségi eloszlássá.

Az értékelési módszerek fejlesztése érdekében tehát figyelembe kell venni az LLM-ek sajátos viselkedését, amely lehetőséget ad a kreativitásra és rugalmasságra, de egyben kihívást jelent a hagyományos tesztelési metodikák számára. A siker kulcsa az, hogy hogyan integráljuk ezt a valószínűségi viselkedést az értékelési folyamatokba és hogyan mérjük és biztosítjuk az alkalmazások megbízhatóságát, biztonságát és hatékonyságát az LLM-alapú rendszerekben.

Hogyan befolyásolják a piaci elemzések és a kockázati tényezők a vállalati teljesítmény értékelését?

A vállalatok pénzügyi teljesítményének elemzése során elengedhetetlen, hogy figyelembe vegyük azokat a kockázati tényezőket és piaci hatásokat, amelyek befolyásolják a cég működését. Az ilyen típusú elemzés a vállalati bevételek, a jövedelmezőség, a likviditás és a tőkehelyzet szempontjából részletes áttekintést nyújt, és segít a piaci mozgások megértésében. A pénzügyi jelentésekben szereplő piaci információk értékes hozzájárulást jelentenek, hiszen ezek figyelembevételével a vállalatok pontosabb képet alkothatnak a jövőbeli teljesítményükről.

A jelentés elemzése azonban nem mentes a korlátozásoktól. Bár az elemzés széleskörű és különböző területeket érint, a részletes vizsgálatok nem mindig mélyrehatóak. A mesterséges intelligencia alapú elemző modellek, mint például a LLM (Large Language Models), hajlamosak figyelmen kívül hagyni a kontextuális tényezőket, amelyek az emberi elemzők számára könnyen észrevehetőek. Ilyen tényezők lehetnek például a vállalati stratégia, a piaci trendek vagy egyéb, nem pénzügyi jellegű szempontok, amelyek hatással lehetnek a pénzügyi eredményekre.

A szöveg feldolgozásának egyik alapvető kihívása a chunking (szakaszokra bontás) stratégiája. A jelenlegi módszer a szöveget darabokra bontja a modell token korlátainak megfelelően. Bár a szétválasztás biztosítja, hogy a modellek képesek legyenek feldolgozni az adatokat, előfordulhat, hogy a logikai összefüggések megszakadnak, ha az érdeklődés középpontjában álló szakaszok több részre kerülnek. Az ilyen típusú eljárásokon kívül fontos figyelembe venni az alternatív technikákat is, például a szemantikai chunkingot, ahol a szöveg tematikus szempontok szerint kerül szétválasztásra. Ez a megközelítés segíthet abban, hogy a szöveg koherenciája megmaradjon, és az elemzés érthetőbbé váljon.

A chunking kérdése nem csupán technikai probléma, hanem komoly kutatási téma is. Az AI mérnökök folyamatosan dolgoznak a szövegfeldolgozás újabb és hatékonyabb módszerein. A Snowflake például részletesen tesztelte a chunking technikákat, és az Anthropic saját fejlesztésű megoldást vezetett be, amelyet Kontextuális Lekérdezésnek neveznek. Ez a módszer egy LLM-et használ, hogy minden egyes szakaszhoz releváns kontextust generáljon, mielőtt a két információt egyesíti. Az ilyen típusú fejlesztések hangsúlyozzák, hogy a szövegkiválasztás és a modellek fejlesztése mellett egyre inkább a visszakeresési technikákra is nagy figyelmet kell fordítani.

A különböző keretrendszerek, mint a Langchain és a LlamaIndex, szintén szerepet kapnak az adatok gyors feldolgozásában és az alkalmazások fejlesztésében. Ezek az eszközök magasabb szintű elabstrakciókat kínálnak, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy gyors prototípusokat készítsenek anélkül, hogy mélyebben belemerülnének az alapvető koncepciókba. Azonban ezek az eszközök nem pótolják a megfelelő alapozó ismereteket. A fejlesztőknek tisztában kell lenniük az alapvető mechanizmusokkal, hogy a különböző keretrendszerek ne váljanak túlságosan bonyolulttá vagy nehezen érthetővé.

A hosszú kontextusú modellek (LCM) elterjedése miatt egyre inkább felmerül a kérdés, hogy a jövőben szükség lesz-e a RAG (retrieval-augmented generation) rendszerekre. Egy olyan modell, amely képes egy teljes könyvet vagy akár egy 150 oldalas pénzügyi jelentést egyszerre feldolgozni, valóban véget vethet a chunking és a vektoralapú keresési technikák használatának. Azonban, bár az LCM-ek fejlődése figyelemre méltó, sokan még mindig úgy vélik, hogy a RAG rendszerek költséghatékonyabbak lehetnek. A RAG előnye, hogy jelentősen csökkenti a feldolgozott adatmennyiséget, miközben megőrzi a modell teljesítményét. Bár az LCM-ek javulása emelkedő teljesítménnyel bír, a RAG rendszerek továbbra is relevánsak lehetnek, mivel gazdaságosabbak és hatékonyabbak lehetnek az alkalmazásukban.

Fontos megérteni, hogy az egyes technikai újítások és modellek nem csupán elméleti fejlesztések, hanem gyakorlati hatással vannak a vállalatok pénzügyi teljesítményének elemzésére. Az új technológiák és megoldások bevezetésével párhuzamosan az üzleti döntéshozóknak alaposan mérlegelniük kell, hogyan alkalmazzák őket a gyakorlatban. A kutatások folytatása, valamint az új modellek és megoldások tesztelése segítheti a vállalatokat abban, hogy jobban reagáljanak a piaci ingadozásokra, és megalapozott döntéseket hozzanak.

Jaké tajemství skrývá prastarý symbol, který nikdy neumírá?
Jak vytvořit svůj vlastní kawaii svět: Kreslení roztomilých věcí a tvorba osobitého stylu
Jaký dopad měla válka na každodenní život?
Jak se orientovat v běžném španělském slovníku pro každodenní komunikaci