使用 Amazon SageMaker 托管 MLflow 和 FMEval 跟踪 LLM 模型评估
在本文中，我们将展示如何使用 FMEval 和 Amazon SageMaker 以编程方式评估 LLM。FMEval 是一个开源 LLM 评估库，旨在为数据科学家和机器学习 (ML) 工程师提供代码优先体验，以评估 LLM 的各个方面，包括准确性、毒性、公平性、稳健性和效率。
来源:亚马逊云科技 _机器学习随着基于 LLM 的系统在我们的社会中变得越来越强大和重要，评估大型语言模型 (LLM) 至关重要。严格的测试使我们能够了解 LLM 的功能、局限性和潜在偏见，并提供可操作的反馈以识别和降低风险。此外，评估过程不仅对 LLM 很重要，而且对于评估提示模板质量、输入数据质量以及最终整个应用程序堆栈也变得至关重要。随着 LLM 在医疗保健、教育和决策支持等领域发挥越来越重要的作用，强大的评估框架对于建立信任和实现技术潜力同时降低风险至关重要。
有兴趣使用 LLM 的开发人员应优先考虑全面的评估过程，原因有几个。首先，它评估模型对特定用例的适用性，因为性能在不同任务和领域之间可能存在很大差异。评估也是应用程序开发过程中验证提示模板质量的基本工具。此过程确保解决方案在部署到生产之前符合公司的质量标准和政策指南。定期评估还使组织能够随时了解最新进展，从而做出有关升级或切换模型的明智决策。此外，全面的评估框架可帮助公司解决使用 LLM 时的潜在风险，例如数据隐私问题、法规遵从性问题以及不适当输出带来的声誉风险。通过投资强大的评估实践，公司可以最大限度地发挥 LLM 的优势，同时保持负责任的 AI 实施并最大限度地减少潜在缺陷。
解决潜在风险 负责任的 AI FMEval Amazon SageMaker LLMeter FMBench Amazon Bedrock 评估 带有 MLflow 的 SageMaker MLflow