বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) থেকে প্রতিক্রিয়াগুলির গুণমান এবং নিরাপত্তা মূল্যায়নের জন্য পাশাপাশি মূল্যায়ন একটি সাধারণ কৌশল হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে। পাশাপাশি দুটি ভিন্ন মডেল, একই মডেলের জন্য দুটি ভিন্ন প্রম্পট বা এমনকি একটি মডেলের দুটি ভিন্ন টিউনিংয়ের মধ্যে নির্বাচন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যাইহোক, ম্যানুয়ালি পাশপাশি তুলনা ফলাফল বিশ্লেষণ করা কষ্টকর এবং ক্লান্তিকর হতে পারে।
LLM Comparator হল একটি সঙ্গী Python লাইব্রেরি সহ একটি ওয়েব অ্যাপ যা ইন্টারেক্টিভ ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সাথে পাশাপাশি মূল্যায়নের আরও কার্যকর, মাপযোগ্য বিশ্লেষণ সক্ষম করে৷ এলএলএম তুলনাকারী আপনাকে সাহায্য করে:
মডেলের কর্মক্ষমতা কোথায় আলাদা তা দেখুন : আপনি মূল্যায়ন ডেটার উপসেটগুলি সনাক্ত করতে প্রতিক্রিয়াগুলিকে টুকরো টুকরো করতে পারেন যেখানে আউটপুটগুলি দুটি মডেলের মধ্যে অর্থপূর্ণভাবে আলাদা।
কেন এটি আলাদা তা বুঝুন : মডেলের কার্যকারিতা এবং সম্মতি মূল্যায়ন করার জন্য একটি নীতি থাকা সাধারণ। পাশাপাশি মূল্যায়ন নীতি সম্মতি মূল্যায়ন স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়তা করে এবং যুক্তি প্রদান করে যে মডেলটি সম্ভবত আরও অনুগত। এলএলএম কম্প্যারেটর এই কারণগুলিকে কয়েকটি থিমে সংক্ষিপ্ত করে এবং হাইলাইট করে যে কোন মডেলটি প্রতিটি থিমের সাথে আরও ভালভাবে সারিবদ্ধ।
মডেলের আউটপুটগুলি কীভাবে আলাদা তা পরীক্ষা করুন : আপনি আরও তদন্ত করতে পারেন যে দুটি মডেলের আউটপুটগুলি অন্তর্নির্মিত এবং ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত তুলনা ফাংশনের মাধ্যমে কীভাবে পৃথক হয়। টুলটি মডেলের তৈরি করা টেক্সটে নির্দিষ্ট প্যাটার্ন হাইলাইট করতে পারে, তাদের পার্থক্য বোঝার জন্য একটি পরিষ্কার অ্যাঙ্কর প্রদান করে।
চিত্র 1. LLM কম্প্যারেটর ইন্টারফেস v1.0 এর বিপরীতে জেমা ইনস্ট্রাকট 7B v1.1 মডেলের তুলনা দেখাচ্ছে
এলএলএম তুলনাকারী আপনাকে পাশাপাশি মূল্যায়ন ফলাফল বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। এটি দৃশ্যত একাধিক কোণ থেকে মডেল কর্মক্ষমতা সংক্ষিপ্ত করে, যখন আপনি ইন্টারেক্টিভভাবে একটি গভীর বোঝার জন্য পৃথক মডেল আউটপুট পরিদর্শন করতে দেয়.
নিজের জন্য এলএলএম কম্প্যারেটর অন্বেষণ করুন:
- এই ডেমোটি চ্যাটবট এরিনা কথোপকথন ডেটাসেটে জেমা ইন্সট্রাক্ট 7B v1.0 এর সাথে Gemma Instruct 7B v1.1-এর কর্মক্ষমতা তুলনা করে।
- এই Colab নোটবুকটি Vertex AI API ব্যবহার করে একটি ছোট পাশাপাশি মূল্যায়ন চালানোর জন্য Python লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং একটি সেলের LLM Comparator অ্যাপে ফলাফল লোড করে।
LLM Comparator সম্পর্কে আরও জানতে, গবেষণাপত্র এবং GitHub রেপো দেখুন।