Évaluation du modèle d'IA

L'évaluation des performances d'un grand modèle de langage (LLM) et l'entraînement de LLM nécessitent une approche structurée qui capture la nature multidimensionnelle de la génération de langage. Les solutions de données d'IA de Lionbridge incluent l’évaluation des modèles d'IA.

Ce service de données d'IA s'appuie sur des catégories d'évaluation pour évaluer, de manière exhaustive, la nature multidimensionnelle de la génération de langage. Les catégories garantissent un examen approfondi des résultats générés par le modèle en termes de qualité, de fiabilité et de pertinence pour l’utilisateur. Elles permettent également d'assurer des évaluations au-delà de l’exactitude superficielle. Les organisations peuvent évaluer en toute confiance si les résultats d’un modèle répondent aux attentes des utilisateurs, s’alignent sur les objectifs commerciaux et respectent les normes éthiques.

• Précision : mesure si la réponse est factuellement correcte et exempte d’erreurs.

• Fluidité : évalue l’exactitude grammaticale et le flux naturel du langage.

• Terminologie : évalue l’utilisation correcte des termes et du jargon spécifiques au domaine.

• Lisibilité : mesure la facilité avec laquelle le texte est lu et compris par le public cible.

• Pertinence culturelle : évalue si la réponse est sensible et appropriée aux normes culturelles du public cible.

• Exhaustivité : vérifie si les résultats couvrent toutes les parties de la question.

• Pertinence : évalue si la réponse ne s'écarte pas du sujet et répond directement à la requête.

• Cohérence : garantit que la réponse est logique en interne et sans contradiction.

• Hallucination (inversée) : mesure si le modèle génère de fausses informations. (Moins il y a d'hallucinations, plus le score inversé est élevé.)

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