Comparando Modelos de Linguagem Abertos e Fechados
Escolher o modelo de linguagem certo pode ser desafiador devido às muitas opções disponíveis. Max apresenta os objetivos da palestra, que incluem comparar modelos de linguagem abertos e fechados, avaliar modelos pequenos e grandes e discutir ferramentas e técnicas para tomar essas decisões.
Desempenho de Modelos de Linguagem Abertos e Fechados
Modelos de linguagem abertos, como o Command R+ da Cohere e o Llama da Meta, estão fechando a lacuna com modelos fechados de grandes empresas. Embora os modelos fechados ainda sejam mais performantes, os modelos abertos estão fazendo progresso rápido.
Pontos Fortes e Fracos de Modelos Específicos
Diferentes modelos têm seus pontos fortes e fracos. Por exemplo, o GPT-4 se destaca em tarefas de codificação quantitativa, enquanto outros modelos como o Claude 3 Haiku e o Llama 370B lutam com essas tarefas.
Modelos de Linguagem Pequenos e Especializados
Modelos de linguagem pequenos e especializados, como o PHY3 da Microsoft, podem ser executados direto em um iPhone sem precisar de uma chamada de API. esses modelos oferecem benefícios como controle e estabilidade, mas requerem um caso de uso específico.
Acessando Modelos de Linguagem
Existem três pontos de acesso a modelos de linguagem: Light LLM, Ollama e Hugging Face. Essas bibliotecas e ferramentas permitem que os usuários acessem uma variedade de modelos de linguagem.
Estratégias de Avaliação e Melhoria
Avaliar e melhorar prompts usando técnicas como RAG é crucial para obter o máximo dos modelos de linguagem.
Operações Eficientes de LLM
Soluções como MLX da Apple e outros projetos como Llama C++, VLLM e Grok podem melhorar a eficiência das operações de LLM.
Estratégias de Avaliação
Existem três estratégias principais de avaliação para LLMs: correção exata, correção aproximada e avaliação baseada em heurísticas. Cada estratégia tem suas compensações e limitações. Uma mistura de métodos de avaliação é recomendada.
Avaliando a Qualidade de Saída de LLM
Heurísticas são usadas para medir a qualidade de saída de LLM, e uma mistura de métodos de avaliação é recomendada. A métrica ELO, inspirada nos rankings de xadrez, pode ser usada para testes A-B e comparar LLMs em tarefas como resumo.
Melhorando Modelos de Linguagem em Larga Escala (LLMs): Tendências Emergentes e Ferramentas
Modelos de linguagem em larga escala (LLMs) estão revolucionando a forma como criamos e interagimos com conteúdo. No entanto, para obter o máximo dos LLMs, é essencial entender como avaliar, personalizar e otimizar esses modelos. Aqui, exploramos as principais tendências emergentes e ferramentas que estão impulsionando o futuro dos LLMs.
Avaliando LLMs com Arthur Bench
Avaliar LLMs é um desafio complexo que requer uma comparação justa e precisão nos resultados. Arthur Bench é uma ferramenta que usa a métrica ELO para avaliar e comparar LLMs em tarefas de resumo. Além disso, a escolha dos dados de avaliação é crucial para obter resultados precisos.
Importância de Dados de Avaliação de Alta Qualidade
Um conjunto de dados de avaliação bem projetado é essencial para avaliar LLMs de forma eficaz. No entanto, é comum encontrar conjuntos de dados de avaliação de baixa qualidade que não são representativos do uso real