Metodologia de alinhamento para áreas de especialização
Para áreas de alto risco, como médica/jurídica, são recomendados os seguintes fluxos de trabalho:
- teste básico:: Executar primeiro o benchmark de realismo genérico
alignlab eval run truthfulqa --judge llm_rubric - aprimoramento do domínio:
- Adição de conjuntos de testes de questionários profissionais (por exemplo, conjunto de dados MedQA)
- Configuração do verificador de terminologia (adicionado por meio do registro YAML)
- Avaliação mista:
- Simulação de cenários reais de usuários com alignlab-agents
- Definição de um limite de conservadorismo para evitar previsões excessivamente confiantes
- Comparação de critérios de pontuação de calibração de resultados de rotulagem de especialistas em domínios
A prática de uma equipe de IA da área de saúde mostrou que a combinação do TruthfulQA e das revisões profissionais reduziu a taxa de alucinação do modelo de 18% para 5%. confidence_interval A estabilidade do indicador é observada nos dados.
Essa resposta foi extraída do artigoAlignLab: um conjunto abrangente de ferramentas para alinhamento de modelos de idiomas de grande porteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar as métricas de realismo para modelos específicos de domínio?
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