A mesterséges intelligencia fejlődésével egyre fontosabbá válik a nyelvi modellek finomhangolása és teljesítményük pontos mérése. Az MLflow nevű eszköz segítségével most egy új megközelítést mutatunk be, amely lehetővé teszi a promptok – azaz bemeneti utasítások – verziókövetését és a modellek viselkedésének alapos regressziós tesztelését.
A promptok kezelését eddig sokszor elhanyagolták, pedig ezek az elemek kulcsfontosságúak a nyelvi modellek teljesítményének szempontjából. Az MLflow alkalmazásával a promptokat első osztályú, verziózott elemekként kezelhetjük, ami lehetővé teszi, hogy könnyebben nyomon kövessük a változásokat és azok hatását a modell kimenetére.
Az általunk kidolgozott értékelési folyamat során a különböző promptverziókat, a közöttük lévő különbségeket, a modell válaszait és számos minőségi mutatót rögzítünk. Mindezt úgy tesszük, hogy a folyamat teljes mértékben reprodukálható legyen. Ez azt jelenti, hogy bármikor visszatérhetünk egy korábbi állapothoz, és pontosan megvizsgálhatjuk, hogyan befolyásolták a módosítások a modell teljesítményét.
Az értékelési keretrendszerünk klasszikus szöveges metrikákat kombinál szemantikai hasonlósági mérésekkel, így átfogó képet kaphatunk a modell viselkedéséről. Ez különösen hasznos lehet azokban az esetekben, amikor a modellek finomhangolása során apró, de lényeges változtatásokat vezetünk be, és azok hatását részletesen szeretnénk elemezni.
Összességében az MLflow-val megvalósított megközelítésünk nemcsak a nyelvi modellek fejlesztését teszi hatékonyabbá, hanem biztosítja azt is, hogy az elért eredményeket könnyen visszakereshessük és összehasonlíthassuk. Ez a módszer különösen értékes lehet a kutatók és fejlesztők számára, akik a mesterséges intelligencia nyelvi alkalmazásainak új szintjeit szeretnék elérni.
