في عالم التكنولوجيا الحديثة، أصبحت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) جزءًا لا يتجزأ من تحسين جودة التفاعلات بين الإنسان والآلات، لا سيما في مجالات مثل خدمة العملاء. إن تقييم دقة الإجابات التي يقدمها روبوت الدردشة، على سبيل المثال، يعتبر تحديًا حقيقيًا. في هذا المقال، نستعرض تقنية مبتكرة تُعرف باسم “LLM كقاضي”، والتي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لتقييم ورصد دقة واستجابة الروبوتات للتساؤلات. سنتناول كيفية استخدام أداة “Braintrust” لتطوير نظام تقييم يمكنه كشف الإجابات غير الدقيقة أو بسبب ما يسمى بـ “الهلاوس”. من خلال تضمين خطوات مفصلة، نستكشف طرق تثبيت المكونات الأساسية والتعامل مع مجموعات البيانات، وصولًا إلى كيفية تحسين الأداء العام للنموذج في تقييم الجودة. انضم إلينا في هذا الاستكشاف لكيفية تحويل تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى أدوات فعالة تساعد في تحسين جودة الخدمات وتلبية احتياجات العملاء.
استخدام نماذج اللغة الكبيرة كقاضي لتقييم استجابات المحادثات
تعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أدوات قوية يمكن استخدامها لتحسين جودة الخدمات المختلفة، مثل بوتات خدمة العملاء. على سبيل المثال، عندما يتلقى بوت خدمة العملاء سؤالاً مثل “ما هي سياسة الإرجاع لديك؟” فإن الإجابة الصحيحة ستكون “يمكنك إرجاع العناصر خلال 30 يومًا من الشراء”. ولكن إذا قدم البوت إجابة مختصرة مثل “يمكنك إرجاع العناصر خلال 30 يومًا”، كيف يمكن تقييم دقة هذه الإجابة؟ هنا يأتي دور نموذج اللغة كقاضي، حيث يتم استخدامه لتقييم جودة الإجابات بدقة أعلى من أساليب التقييم التقليدية مثل قياس مسافة ليفنشتاين. هذه التقنية تستفيد من قدرة LLMs على التفكير المنطقي حول اللغة وعمق المحتوى. من خلال استخدام نموذج كقاضي، يمكننا تقييم إذا كانت الإجابات تتماشى مع المعلومات المتاحة وتقدم جودة أعلى من الأساليب الأخرى.
تحضير البيئة وتثبيت المكتبات اللازمة
قبل البدء في بناء نظام تقييم يعتمد على نموذج اللغة كقاضي، من الضروري تجهيز البيئة اللازمة. هذا يتضمن تثبيت مكتبات معينة مثل `DuckDB`، و`Braintrust`، و`OpenAI`. يمكن تنفيذ ذلك باستخدام أوامر بسيطة لتعزيز قدرة معالجة البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام `pip install` لتثبيت المكتبات. بعد ذلك، من المفيد استخدام `DuckDB` لتحميل مجموعات البيانات الكبيرة بسهولة. في هذا السياق، يمكن استخدام مجموعة بيانات CoQA التي تحتوي على مقاطع وأسئلة وإجابات متنوعة. بالإضافة إلى ذلك، يجب الإشارة إلى أهمية مراجعة شروط الخدمة وسياسة الخصوصية الخاصة بـ `Braintrust` قبل البدء في العمل على هذا المشروع.
استكشاف مجموعة بيانات CoQA
مجموعة بيانات CoQA تُعتبر مصدراً قيماً لأسئلة متعددة وإجاباتها المرتبطة بمحتوى مختلف. من خلال استكشاف هذه المجموعة، يمكن استخلاص معلومات قيمة تتعلق بكيفية استجابة نماذج اللغة للأسئلة المختلفة. على سبيل المثال، تتضمن المجموعة مقاطع تغطي مواضيع متعددة مثل الرياضة والأدب والمشكلات الاجتماعية. بعد تحليل البيانات، يمكن استخدام هذه المعلومات لتطوير مقاييس دقيقة لتقييم أداء نماذج اللغة. من المعلومات الهامة التي يمكن استنتاجها هو التأكد من عدم حفظ LLMات للبيانات الخاصة بالمجموعة، لذلك من الضروري اختبار المدخلات الجديدة والخاصة لفهم بشكل أفضل كيفية عمل هذه النماذج.
إدخال حالات “الهلاوس” واختبار نماذج اللغة
عند العمل مع نماذج اللغة، يُعتبر إدخال حالات هلاوس أو إجابات مزيفة وسيلة للقيام باختبارات تقييم فعالة. يتمثل ذلك في استخدام نماذج اللغة لتوليد إجابات عشوائية على الأسئلة المطروحة، وهذه الخطوة حاسمة في تحديد دقة النظام. الفكرة هنا هي توليد إجابات تفتقر إلى الدقة ثم اختبار مدى قدرة النموذج على تحديد هذه الأخطاء. فعلى سبيل المثال، إذا سُئل أحد النماذج “ما هو لون القطن؟” والمعروف أن الإجابة الصحيحة هي “أبيض”، يمكن للناس أن ينتجوا إجابات خاطئة مثل “يُعتبر القطن عادةً بلون أفتح من الخشب”. من خلال قياس مدى نجاح نموذج اللغة في عدم قبول هذه الإجابات كصحيحة، يمكن تقييم فعالية الدقة المستندة إلى الحقائق للنموذج.
تطوير مقاييس التقييم وتقييم الأداء
إن تطوير مقاييس دقيقة لتقييم نماذج اللغة الكبيرة يتطلب تقديم منهجيات متعددة. أحد الأساليب الشائعة هو استخدام تقييم رقمي، حيث يُطلب من النموذج تقييم الإجابة على مقياس من 1 إلى 10. هذه الطريقة تتيح تحويل نواتج النموذج إلى درجات عددية، مما يسهل قياس الأداء. يمكن إجراء تقييمات من خلال استخدام قوالب محددة لإدخال البيانات، حيث يتم تقديم البيانات المدخلة والإجابة المتوقعة والإجابة المقدمة للنموذج. هذا يساعد على فهم مدى دقة النموذج في تحديد الفرق بين الإجابة الصحيحة والإجابات التي تعاني من الهلاوس.
تحليل جودة الإجابات الفنية في نماذج الذكاء الاصطناعي
تمثل جودة الإجابات التي تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا في العديد من التطبيقات، خاصة في مجالات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. أدوات التقييم الحديثة تهدف إلى قياس دقة وموضوعية الردود التي تقدمها هذه النماذج. يعتمد ذلك على عدة عوامل، بما في ذلك مدى توافق الإجابة مع الحقائق المعترف بها، والتناسق الداخلي، وقدرتها على معالجة الأسئلة بطريقة منطقية. على سبيل المثال، يمكن استخدام مقاييس معينة للتصنيف بناءً على مدى تقارب الإجابة مع الإجابة المرجعية، مما يمكن أن يسهل تقييم أداء هذه النماذج بشكل أكثر دقة. يتمثل جزء من هذه العملية في محاولة تقييم الحوار الناتج عن أنظمة الذكاء الاصطناعي بصورة يمكن الوثوق بها، خاصة عندما ينتج عن هذه الأنظمة ردود غير دقيقة أو بعيدة عن السياق.
مفهوم الهلاوس في ردود نماذج الذكاء الاصطناعي
الهلاوس في ردود نماذج الذكاء الاصطناعي تشير إلى الحالة التي تنتج فيها النماذج إجابات غير منطقية أو بعيدة عن الواقع. تحدث هذه الظاهرة بسبب عدة عوامل، منها تفسيرات خاطئة للبيانات أو عدم فهم المعاني الدقيقة للإدخالات. على سبيل المثال، عندما يُسأل نموذج ما سؤالًا بسيطًا مثل “ماذا فعلت القطط الأخرى عندما خرجت Cotton من دلو الماء؟”، يمكن أن يؤدي الأمر إلى إجابة غير مرتبطة مثل “لأن توازن القوى الكونية يحدد توافق العناصر”. وبالتالي، تظهر الحاجة إلى تصميم نماذج أفضل قادرة على فهم السياقات الدقيقة والتحكم في درجات الهلاوس المزعجة. يتم تطوير أساليب مختلفة للتقليل من هذه الهلاوس، مثل تحسين قاعدة البيانات المستخدمة لتدريب النماذج أو استخدام خوارزميات أكثر تعقيدًا لضمان دقة الإجابات.
استراتيجيات تحسين تقييم الإجابات
تدرك الفرق البحثية والمطورون أهمية وجود استراتيجيات واضحة لتحسين عملية تقييم الإجابات. واحدة من الأدوات المهمة في هذا السياق هي تصنيف الإجابات بدلاً من تقييمها حسب درجات. حيث يتم في هذه الاستراتيجية تحديد معايير محددة لتقييم الإجابات بناءً على مدى دقتها وتوافقها مع الإجابات المرجعية. يتم تصنيف كل إجابة إلى فئات معينة، مثل كونها متوافقة، أو تحتوي على معلومات زائدة، أو تحتوي على معلومات متعارضة. يساعد هذا الأسلوب على تحسين دقة التقييم وتقليل الهلاوس. بناءً على النتائج هذه، يمكن للنماذج تحسين أدائها بصفة مستمرة من خلال التعلم من الأخطاء السابقة والارتقاء بجودة الإجابات في المستقبل.
أهمية الفهم السياقي في نماذج اللغة الكبيرة
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة على القدرة على الفهم السياقي للعبارات والأسئلة المطروحة. تعتبر هذه القدرة ضرورية لتقديم إجابات دقيقة وموضوعية. فالنماذج التي تفتقر إلى القدرة على فهم السياق قد تُنتج ردودًا أقل ملاءمة، مما يزيد من خطر الهلاوس. لذا يلعب تحسين فهم السياق دورًا مركزيًا في تطوير نماذج اللغة الكبيرة. مثلاً، من المفيد استخدام أساليب التعلم العميق التي تستفيد من قواعد البيانات الضخمة ومعقدة اللحظات السياقية لضمان أن النموذج يتمكن من الاقتباس من السياق بشكل فعال. يساعد ذلك في تقليل عدد الأخطاء المحتملة التي قد تؤدي إلى إجابات غير دقيقة، فضلاً عن تحسين تجربة المستخدم عندما يتلقى ردودًا ذات مغزى ومناسبة.
التقييم المستمر وتحسين الأداء في نماذج الذكاء الاصطناعي
يعتبر التقييم المستمر لأداء نماذج الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من عملية تطويرها وتحسينها. يجب عدم النظر إلى التقييم كحدث منفصل، بل كحلقة مستمرة تتطلب المراجعة والتعديل المستمر. لذا يعتمد المطورون على مجموعة من التقنيات والأساليب لتقييم أداء النماذج. مثلًا، يمكن إجراء تجارب متكررة مع قياسات دقيقة لتحديد الفروقات بين الأداء المتوقع والأداء الفعلي. أيضًا، يمكن استخدام أساليب إعادة التدريب على أساس البيانات الجديدة لجعل النموذج أكثر دقة في الاستجابة للأسئلة المختلفة. من المهم فهم كيفية تحسين النماذج استنادًا إلى الأداء الفعلي والتحديات التي تظهر خلال الاستخدام العملي.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/custom-llm-as-a-judge
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً