Дообучаете большие
языковые модели (LLM) под конкретные бизнес-задачи или внедряете RAG?

Без объективной оценки сложно понять, почему модель выдаёт нерелевантные результаты и как её улучшить:

Трудно оценить точность LLM в реальных сценариях – модель галлюцинирует, не адаптирована под юз-кейс

Метрики оценки не дают ясности – непонятно, какие показатели действительно влияют на качество модели

Решение не масштабируется – производительность падает при росте нагрузки, но причины неясны

RAG извлекает нерелевантные документы – нужная информация теряется

Для оценки мы используем фреймворки DeepEval, DeepChecks, MLFlow, RAGAs, с дополнением в виде собственных метрик и пайплайнов для мультидоменного тестирования

LLMARENA.TEAM

Всё настраивается под потребности и задачи вашего бизнеса

РЕШЕНИЕ

протестирует ваш кейс на различных моделях и пайплайнах

выберет наиболее эффективное решение вашей задачи

Своевременную обратную связь о качестве моделей, LLM-based-приложений и RAG-систем, включающую сравнение с конкурентами.

Гибкий пайплайн оценки, где мы берём на себя всю рутину:

• Рекрутируем опытных оценщиков, AI-тренеров и доменных экспертов;
• Готовим отчёты с нужными метриками и практическими рекомендациями.

Индустриальную экспертизу: благодаря опыту в бенчмаркинге LLM, мы предложим оптимальные стратегии улучшения и адаптации модели под бизнес-кейсы

Примеры сценариев оценки, которые мы уже провели

01

/03

Вклад LLMARENA.TEAM:

Анализ данных и подготовка запросов: Мы помогли составить набор типичных запросов пользователей, отражающих потребности сотрудников в получении информации из базы знаний компании.

Оценка и разметка: Наши эксперты оценили релевантность извлеченных документов, проверили фактологическую точность сгенерированных ответов и оценили их полезность для пользователей. Лингвисты оценили связность и беглость ответов.

Домен:

Информационный поиск, обработка естественного языка, корпоративные системы.

Кейс:

Компания хотела оценить качество работы RAG-системы, предназначенной для поиска информации в корпоративной базе знаний и предоставления ответов на вопросы сотрудников. Требовалось определить, насколько хорошо система извлекает релевантные документы, генерирует точные и полезные ответы, а также оценить ее производительность.

Оценка качества RAG-системы для работы с корпоративной базой знаний

Результат: На основе проведенной оценки были выявлены области, требующие улучшения: недостаточная релевантность извлечения документов по определенным типам запросов, случаи фактологических неточностей в ответах, а также проблемы с производительностью при обработке сложных запросов. Наша команда предоставила практические рекомендации по оптимизации алгоритмов поиска и генерации ответов, что позволило значительно повысить точность и скорость работы RAG-системы.

02

/03

Вклад LLMARENA.TEAM:

Подготовка данных и сценариев: Мы помогли собрать набор типичных клиентских запросов и разработать сценарии диалогов, отражающие различные ситуации в клиентской поддержке.

Оценка и разметка: Наши эксперты оценили точность, связность и полезность ответов, сгенерированных каждой LLM. Мы также проанализировали логи взаимодействия на предмет токсичности или неадекватных высказываний. Были измерены метрики производительности, такие как среднее время ответа и количество одновременно обслуживаемых клиентов.

Домен:

Обслуживание клиентов, чат-боты, NLP, LLM.

Кейс:

Компания хотела определить наиболее эффективную языковую модель (LLM) для использования в чат-боте, предназначенном для клиентской поддержки. Требовалось оценить качество генерации ответов, безопасность и этичность поведения, а также производительность различных LLM-моделей в условиях реальных клиентских запросов.

Оценка эффективности LLM-чат-бота для клиентской поддержки

03

/03

Вклад LLMARENA.TEAM:

Генерация и сбор данных: Мы помогли сгенерировать контент различных типов и стилей с использованием потенциально подходящих LLM.

Наши эксперты оценили фактологическую точность, связность, беглость и уникальность сгенерированного контента. Мы также оценили соответствие контента заданным целям, таким как привлечение внимания, информирование или убеждение. Производительность каждой модели оценивалась по времени генерации контента и количеству сгенерированного контента за единицу времени.

Домен:

Генерация контента, копирайтинг, NLP, LLM.

Кейс:

Компания хотела оценить, какая языковая модель (LLM) лучше всего подходит для генерации качественного контента, такого как посты для социальных сетей, статьи и описания товаров. Требовалось определить, какая модель обеспечивает наилучшее сочетание фактологической точности, связности, уникальности и соответствия заданным целям контента, а также оценить производительность каждой модели.

Результат: На основе проведенной оценки была определена LLM, обеспечивающая наилучший баланс между качеством генерируемого контента и производительностью. Мы предоставили подробный отчет, содержащий рекомендации по выбору модели для конкретных задач копирайтинга. Использование рекомендованной LLM позволило компании значительно повысить эффективность производства контента и улучшить его качество.

Всё ещё сомневаетесь, по каким основаниям выбирать модель для вашего решения или с помощью каких инструментов строить RAG-пайплайн?

Мы поможем подобрать наиболее производительное и по качеству, и по цене решение для вашего бизнес-кейса, будь то выбор модели или пайплайна, опираясь на следующие показатели:

retrieval accuracy 

factuality

latency

избегание токсичного контента

consistency

informativeness

precision

coherence

throughput

конфиденциальность данных

NDCG

helpfulness

recall

fluency

resource usage

беспристрастность

MRR

Релевантность:

Качество генерации:

Производительность:

Безопасность и этика:

Почему LLMARENA.TEAM?

Наша экспертиза — это:

Мы — LLMARENA.TEAM, команда создателей бенчмарка LLM Arena. В 2024 году мы запустили открытый и независимый бенчмарк, основанный на краудсорсинге и пользовательской обратной связи о качестве ответов моделей, и уже достигли значительных результатов в понимании ландшафта российских больших языковых моделей. 

лет в сборе 
и разметке данных

10+

AI-тренеров

50

Создание лучших открытых бенчмарков в России

Наши технологические партнёры

Материалы по теме