인공 지능 분야에서는 대형 언어 모델 (LLM)의 효과적인 평가가 중요합니다. 그러나 전통적인 평가 방법은 종종 실제 적용 요구를 충족하기가 어렵다는 것을 알게됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 Hugging Face는 Lighteval이라는 경량 AI 평가 제품군을 출시했습니다. Lighteval은 비즈니스와 연구원이 LLM을보다 쉽고 효과적으로 평가하여 모델의 정확성을 보장하고 비즈니스 목표를 준수하도록 돕는 것을 목표로합니다. 여러 장치 및 사용자 정의 평가 프로세스를 지원하고 AI 개발을위한 완전한 프로세스를 제공하기 위해 다른 포옹 페이스 도구와 완벽하게 통합합니다.
최근 Hugging Face는 비즈니스 및 연구원이 LLM (Lange Language Model)을 더 잘 평가할 수 있도록 설계된 가벼운 AI 평가 제품군 인 Lighteval이라는 새로운 도구를 출시했습니다.
AI 기술이 다양한 산업에서 더 중요 해짐에 따라 이러한 모델을 효과적으로 평가하여 정확성을 높이고 비즈니스 목표를 준수하는 것이 특히 중요합니다.
일반적으로 AI 모델의 평가는 종종 과소 평가됩니다. 우리는 종종 모델 생성 및 훈련에 중점을 두지 만 모델을 평가하는 방식도 마찬가지로 중요합니다. AI 시스템은 엄격하고 상황 별 평가가 없으면 부정확 한, 편견 또는 비즈니스 목표와 일관되지 않을 수 있습니다.
따라서, Hugging Face CEO CLément Delangue는 소셜 미디어에 평가가 최종 검문소 일뿐 만 아니라 AI 모델이 기대를 충족시키기위한 기초라고 강조했습니다.
오늘날 AI는 더 이상 연구 실험실 또는 기술 회사에 국한되지 않으며 금융, 의료 및 소매와 같은 많은 산업이 AI 기술을 적극적으로 채택하고 있습니다. 그러나 표준화 된 벤치 마크는 종종 실제 응용 프로그램의 복잡성을 포착하지 못하기 때문에 많은 회사가 모델을 평가할 때 종종 문제에 직면합니다. Lighteval 은이 문제를 해결하기 위해 태어나 사용자가 자신의 요구에 따라 맞춤형 평가를 수행 할 수 있습니다.
이 평가 도구는 완전한 AI 개발 프로세스를 제공하기 위해 Hugging Face의 기존 도구 범위의 기존 도구와 완벽하게 통합됩니다.
Lighteval은 CPU, GPU 및 TPU를 포함한 다양한 장치에 대한 평가를 지원하여 다양한 하드웨어 환경에 적응하고 기업의 요구를 충족시킵니다.
Lighteval의 출시는 AI 평가가 점점 더 많은 관심을 끌고있는 시점에 나옵니다. 모델의 복잡성이 증가함에 따라 전통적인 평가 기술은 점차 부도덕됩니다. 포옹 페이스의 오픈 소스 전략을 통해 비즈니스는 자체 평가를 운영 할 수있어 모델이 생산하기 전에 윤리 및 비즈니스 표준을 충족시킬 수 있습니다.
또한 Lighteval은 사용하기 쉽고 기술력이 낮은 사용자에게도 사용할 수 있습니다. 사용자는 다양한 인기있는 벤치 마크에서 모델을 평가하거나 자신의 사용자 지정 작업을 정의 할 수도 있습니다. 또한 Lighteval을 사용하면 사용자가 가중치, 파이프 라인 병렬 처리 등과 같은 모델 평가를위한 구성을 지정하여 고유 한 평가 프로세스가 필요한 회사에 강력한 지원을 제공 할 수 있습니다.
프로젝트 입구 : https://github.com/huggingface/lighteval
핵심 사항 :
Hugging Face는 평가의 투명성 및 사용자 정의를 향상 시키도록 설계된 가벼운 AI 평가 제품군 인 Lighteval을 시작합니다.
Lighteval은 기존 도구와 완벽하게 통합하여 여러 하드웨어 환경의 요구에 적응하기 위해 다중 장치 평가를 지원합니다.
이 오픈 소스 도구를 통해 기업은 스스로 평가하여 모델이 비즈니스 및 윤리적 표준을 충족하도록합니다.
Lighteval의 오픈 소스와 사용 편의성은 기업과 연구원들이 LLM을 평가할 수있는 강력한 도구가되어 AI 기술의보다 안전하고 신뢰할 수있는 개발을 이끌어냅니다. 맞춤형 평가 프로세스 및 다중 장치 지원을 통해 Lighteval은 다양한 시나리오에서 평가 요구를 충족시키고 AI 애플리케이션 구현에 대한 확실한 보장을 제공합니다.