Введение в Evals API
OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать оценки и уточнять подсказки прямо в своих рабочих процессах.
Значение Evals API
Введение Evals API решает общие проблемы, с которыми сталкиваются команды, работающие с LLM, особенно при масштабировании приложений в различных областях. API предлагает системный подход к:
- Оценке производительности модели: Оценка того, насколько хорошо модели работают на пользовательских тестах.
- Измерению улучшений: Отслеживание улучшений в различных итерациях подсказок.
- Автоматизации контроля качества: Интеграция оценок в конвейеры разработки для обеспечения стабильного качества.
Ключевые функции Evals API
Evals API включает несколько ключевых функций, которые улучшают его удобство:
- Пользовательские определения оценок: Разработчики могут создавать индивидуальную логику оценки.
- Интеграция тестовых данных: Легкое включение наборов данных для тестирования конкретных сценариев.
- Настройка параметров: Регулировка таких параметров модели, как температура и максимальное количество токенов.
- Автоматизированные запуски: Программный запуск оценок и эффективное получение результатов.
Шаги по внедрению Evals API
- Установите пакет OpenAI с помощью команды:
pip install openai. - Запустите оценку, используя встроенную оценку, такую как
factuality_qna. - Определите пользовательскую оценку на Python в соответствии с конкретными потребностями.
Пример использования: Оценка регрессии
Практический пример использования Evals API – это оценка регрессии. Разработчики могут сравнивать числовые прогнозы моделей и отслеживать изменения с течением времени. Вот упрощенная версия того, как это можно реализовать:
class RegressionEval(.Eval):
def run(self):
predictions, labels = [], []
for example in _examples():
response = etion_fn(example['input'])
predictions.append(float(response))
labels.append(float(example['ideal']))
mse = mean_squared_error(labels, predictions)
yield _result(result="mse", score=-mse)
Интеграция в рабочие процессы
Evals API может быть интегрирован в конвейеры непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD), обеспечивая, что каждое обновление модели поддерживает или улучшает производительность перед тем, как стать доступным для пользователей.
Заключение
Запуск Evals API представляет собой значительный шаг вперед в стандартах автоматизированной оценки для разработки LLM. Это позволяет командам программировать, запускать и анализировать оценки, что дает возможность разработчикам уверенно создавать и постоянно улучшать качество своих AI-приложений.
Рекомендации по улучшению бизнес-результатов
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать, чтобы повысить эффективность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в AI приносят положительные результаты.
- Выбирайте инструменты, которые отвечают вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование AI в своей работе.
