Các nhà phát triển và những người quan tâm đến việc truy cập vào OpenAi GPT-4 Có thể bạn muốn biết quyền truy cập API trong quá trình triển khai. OpenAI đang ưu tiên quyền truy cập API vào các nhà phát triển đóng góp các đánh giá mô hình đặc biệt cho Đánh giá OpenAI. OpenAI hiện đang xử lý các yêu cầu dành cho động cơ 8K và 32K ở các mức giá khác nhau tùy theo dung lượng, do đó bạn có thể nhận được quyền truy cập vào chúng vào những thời điểm khác nhau. OpenAI cũng đang cung cấp quyền truy cập cho các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu tác động xã hội của AI hoặc các vấn đề liên kết AI cho phép các nhà nghiên cứu đăng ký quyền truy cập được trợ cấp thông qua OpenAI. Chương trình tiếp cận nhà nghiên cứu.
Quá trình đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các hệ thống được xây dựng bằng LLM là rất quan trọng. Để hợp lý hóa quy trình này, một công cụ đáng chú ý có tên là Evals đã được giới thiệu. Hoạt động như một khuôn khổ, Evals đơn giản hóa quy trình đánh giá, giúp người dùng đánh giá chất lượng hành vi của hệ thống một cách dễ dàng.
Đánh giá OpenAI
Về cơ bản, Evals là một khuôn khổ để đánh giá LLM và hệ thống LLM. Nó cũng bao gồm một cơ quan đăng ký điểm chuẩn nguồn mở, cung cấp cho người dùng nguồn tài nguyên toàn diện cho nhu cầu đánh giá của họ.
Đánh giá hiện hỗ trợ đánh giá bất kỳ hệ thống nào, bao gồm chuỗi nhắc nhở hoặc tác nhân sử dụng công cụ. Nó thực hiện điều này thông qua Giao thức chức năng hoàn thành, mở rộng hơn nữa tính linh hoạt và khả năng ứng dụng của nó.
Mục tiêu chính của Evals là đơn giản hóa việc xây dựng ‘eval’ đồng thời giảm thiểu số lượng mã mà người dùng phải viết. Trong ngữ cảnh này, ‘eval’ đề cập đến một nhiệm vụ được sử dụng để đánh giá chất lượng hành vi của hệ thống.
Thiết lập đánh giá
Nếu muốn bắt đầu với Evals, bạn sẽ rất vui khi biết quá trình thiết lập rất đơn giản. Trước tiên bạn cần làm theo hướng dẫn thiết lậpsẽ hướng dẫn bạn trong quá trình thiết lập và chạy Evals trên hệ thống của bạn.
Để sử dụng Evals, bạn sẽ cần khóa API OpenAI. Khóa này có thể được tạo trên nền tảng OpenAI. Khi bạn có khóa của mình, hãy chỉ định nó bằng biến môi trường OPENAI_API_KEY. Lưu ý mọi chi phí liên quan đến việc sử dụng API khi chạy đánh giá. Ngoài ra, xin lưu ý rằng phiên bản yêu cầu tối thiểu là Python 3.9.
Sử dụng đánh giá
Sau khi thiết lập Đánh giá, bạn sẽ muốn tìm hiểu cách chạy các đánh giá hiện có và tự làm quen với các mẫu đánh giá hiện có. Điều này sẽ cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc cho các nhiệm vụ đánh giá của bạn.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là hiện tại, Đánh giá không chấp nhận bài gửi có mã tùy chỉnh. Mặc dù được yêu cầu không gửi các đánh giá như vậy vào thời điểm này, nhưng bạn vẫn có thể gửi các đánh giá được phân loại theo mô hình bằng các tệp YAML được phân loại theo mô hình tùy chỉnh.
Đối với những người quan tâm đến việc xây dựng đánh giá của riêng mình, Evals cung cấp hướng dẫn để hướng dẫn bạn thực hiện quy trình. Bạn cũng có thể xem một ví dụ về cách triển khai logic đánh giá tùy chỉnh, điều này sẽ giúp bạn hiểu thực tế về cách phát triển các đánh giá của riêng mình1.
Nếu muốn tiến thêm một bước, bạn có thể viết các hàm hoàn thành của riêng mình. Điều này cho phép bạn tùy chỉnh cách hoạt động của đánh giá, nâng cao hơn nữa khả năng kiểm soát của bạn đối với quá trình đánh giá.
Đóng góp và cộng đồng đánh giá
Nền tảng Evals khuyến khích sự đóng góp của người dùng. Nếu bạn tin rằng mình có một đánh giá thú vị để chia sẻ, bạn có thể mở Yêu cầu kéo (PR) bằng đóng góp của mình. Nhân viên của Evals tích cực xem xét những đóng góp này khi xem xét cải tiến cho các mẫu sắp ra mắt, giúp ý kiến đóng góp của bạn có giá trị cho sự tăng trưởng và phát triển của công cụ Evals1.
Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các công cụ như Evals ngày càng trở nên quan trọng. Hiểu cách sử dụng các công cụ như vậy có thể nâng cao đáng kể khả năng đánh giá LLM và hệ thống LLM của bạn, cuối cùng dẫn đến các giải pháp tốt hơn, hiệu quả hơn. Quá trình này có vẻ phức tạp nhưng với hướng dẫn và nguồn lực phù hợp, bất kỳ ai quen thuộc với công nghệ đều có thể điều hướng được. Hãy nhớ rằng, mọi thử thách đều mang đến cơ hội phát triển và với Evals, sự phát triển đó nằm trong tầm tay của bạn.
Để biết thêm thông tin về Đánh giá OpenAI, hãy truy cập trang chính thức Trang dự án Github.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
