Évaluation des applications basées sur LLM | Deepchecks
Introduction
Dans le monde dynamique de l'intelligence artificielle, la qualité des applications basées sur des modèles de langage (LLM) est cruciale. Deepchecks se positionne comme un leader dans l'évaluation de ces applications, permettant aux équipes de développement de lancer des produits de haute qualité tout en maintenant un contrôle rigoureux sur le processus d'évaluation.
Pourquoi l'évaluation des LLM est-elle complexe ?
L'évaluation des modèles génératifs d'IA peut être un véritable casse-tête. Les résultats générés sont souvent subjectifs, et déterminer si un texte généré est de bonne qualité nécessite souvent l'intervention d'experts. Un petit changement dans la réponse peut complètement altérer son sens. C'est ici que Deepchecks entre en jeu, offrant une solution systématique pour évaluer la qualité et la conformité des applications LLM.
Fonctionnalités clés de Deepchecks
1. Évaluation de la qualité et de la conformité
Deepchecks permet de détecter et de mitiger les hallucinations, les réponses incorrectes, les biais et le contenu nuisible avant et après le lancement de votre application. Cela garantit que votre produit respecte les normes les plus élevées.
2. Golden Set
Un Golden Set est essentiel pour l'évaluation des LLM. Deepchecks facilite ce processus en automatisant l'évaluation, vous permettant d'obtenir des annotations estimées que vous ne devez remplacer que si nécessaire. Cela réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour chaque expérience ou version candidate.
3. Open Source et robustesse
Le produit LLM de Deepchecks repose sur un package de test ML open source largement testé et robuste, utilisé par plus de 1000 entreprises et intégré dans plus de 300 projets open source. Cela garantit une validation complète de vos modèles de machine learning avec un minimum d'effort.
4. Surveillance des modèles
La performance des modèles est un élément critique pour le succès de votre application. Deepchecks Monitoring assure que vos modèles et données sont continuellement validés, permettant à vos équipes ML et IT de connaître en permanence l'état de leurs modèles.
Tarification
Pour obtenir des informations précises sur la tarification, il est recommandé de consulter le site officiel de Deepchecks, car les prix peuvent varier en fonction des fonctionnalités et des besoins spécifiques.
Conseils pratiques
- Automatisation : Profitez des outils d'automatisation pour réduire le temps d'évaluation.
- Collaboration : Rejoignez la communauté LLMOps.Space pour échanger des idées et des meilleures pratiques avec d'autres praticiens.
Comparaison avec d'autres outils
Deepchecks se distingue par sa capacité à automatiser l'évaluation des LLM, contrairement à d'autres outils qui peuvent nécessiter une intervention manuelle plus importante. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer la précision des évaluations.
Questions fréquentes
Q : Comment Deepchecks gère-t-il les biais dans les LLM ?
R : Deepchecks utilise des techniques avancées pour détecter et atténuer les biais dans les réponses générées, garantissant ainsi une utilisation éthique des modèles.
Q : Quelle est la taille minimale d'un Golden Set ?
R : Un Golden Set doit contenir au moins une centaine d'exemples pour être efficace.
Conclusion
Deepchecks est un outil indispensable pour toute équipe travaillant sur des applications basées sur des LLM. En automatisant le processus d'évaluation et en garantissant la qualité et la conformité, il permet aux entreprises de se concentrer sur l'innovation tout en minimisant les risques. N'attendez plus, essayez Deepchecks dès aujourd'hui et transformez votre approche de l'évaluation des LLM !
