Os modelos de linguagem de grande porte podem ser treinados para avaliar a qualidade do texto, passando o texto gerado para um modelo de prompt e recebendo feedback sobre a qualidade do texto. No entanto, existem desafios ao utilizar LLMs para avaliação, como sensibilidade e variabilidade, além de limitações em relação à dificuldade da tarefa.
Para superar esses desafios, é necessário mais pesquisa para melhorar o desempenho e confiabilidade dos LLMs. Além disso, é fundamental considerar múltiplos métricas e avaliadores para obter uma compreensão abrangente do desempenho do modelo.
Arthur Bench: uma plataforma para avaliação guiada por LLMs
Arthur Bench é uma plataforma que permite realizar avaliações rápidas e personalizadas de modelos de linguagem. Com um custo relativamente baixo, variando de $2 a $10, dependendo do modelo utilizado, Arthur Bench é uma ferramenta útil para experimentar prompts customizados e avaliar o desempenho de diferentes modelos de linguagem.
Pontos importantes para considerar
Ao utilizar LLMs para avaliação, é fundamental considerar o contexto e as entradas utilizadas pelo modelo candidato, além das instruções de avaliação e do rubric fornecido ao avaliador. Além disso, é importante combinar avaliações de múltiplos modelos para obter uma visão mais abrangente do desempenho do modelo.
Conclusão
A avaliação de modelos de linguagem com LLMs é uma abordagem promissora, mas não é uma solução de tamanho único. É importante considerar múltiplos métricas e avaliadores para obter uma compreensão abrangente do desempenho do modelo. Além disso, é fundamental mais pesquisa para melhorar o desempenho e confiabilidade dos LLMs.