Valutazione dei modelli AI

La valutazione delle prestazioni e l'addestramento di un LLM (Large Language Model) richiedono un approccio strutturato che prenda in considerazione la natura multidimensionale della generazione di contenuti linguistici. Le soluzioni per i dati AI di Lionbridge includono la valutazione dei modelli AI.

Questo servizio per i dati AI si basa su categorie di valutazione che consentono di valutare tutti gli aspetti legati alla natura multidimensionale della generazione di contenuti linguistici. Le categorie offrono un'analisi approfondita degli output dei modelli per quanto riguarda qualità, affidabilità e rilevanza per gli utenti. Permettono inoltre di effettuare valutazioni che vanno oltre la mera correttezza formale. Le organizzazioni possono valutare con sicurezza se i risultati di un modello soddisfano le aspettative degli utenti, si allineano agli obiettivi aziendali e aderiscono agli standard etici.

• Accuratezza: determina se la risposta è corretta dal punto di vista fattuale e priva di errori.

• Scorrevolezza: valuta la correttezza grammaticale e la naturalezza del linguaggio.

• Terminologia: analizza l'uso corretto del gergo e dei termini specifici del dominio.

• Leggibilità: misura la facilità con cui il testo viene letto e compreso dal pubblico di destinazione.

• Rilevanza culturale: valuta se la risposta è sensibile e appropriata rispetto alle norme culturali del pubblico di destinazione.

• Completezza: controlla se viene data risposta a tutte le questioni poste in una domanda.

• Rilevanza: valuta se la risposta è pertinente e risponde direttamente alla domanda sollevata.

• Coerenza: assicura che la risposta abbia una logica interna e sia priva di contraddizioni.

• Allucinazione (inversa): misura se il modello genera informazioni false. (Meno allucinazioni = punteggio più alto nella scala inversa)

Leggete la brochure per saperne di più.

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