Comment Uber AI Solutions teste et évalue les LLM et les modèles d'IA
Les LLM (grands modèles de langage) sont devenus un enjeu clé dans le monde de la technologie, transformant des secteurs comme les soins de santé, la finance et le divertissement. Aussi prometteurs soient-ils, ces modèles s’accompagnent toutefois de défis uniques qui exigent une T&E rigoureuse (tests et évaluation) pour en favoriser une utilisation sécuritaire et efficace. Uber AI Solutions offre des services robustes de tests et d’évaluation conçus pour aider les entreprises à déployer en toute confiance leurs systèmes d’IA et de LLM.
Pourquoi les tests et l’évaluation sont importants pour les LLM et les modèles d’IA
L’essor des LLM a ouvert des possibilités incroyables, allant de l’automatisation des tâches à l’amélioration des processus décisionnels. Comme tout outil puissant, ces modèles doivent toutefois être rigoureusement testés afin d’atténuer les risques potentiels, notamment les biais, les erreurs factuelles et les comportements nuisibles. Uber AI Solutions s’attaque à ces risques en mettant en place des protocoles d’essai structurés qui permettent de vérifier que les modèles fonctionnent de façon précise et responsable dans divers secteurs d’activité.
Principaux axes de l'évaluation des LLM
Les LLM exigent une approche multidimensionnelle pour évaluer leur performance. Ces axes d’évaluation nous aident à comprendre la capacité globale d’un modèle et sa « sécurité » d’utilisation dans des scénarios réels. Nous décomposons cela en 5 domaines clés :
Suivi des instructions
Dans quelle mesure le modèle comprend-il et respecte-t-il les directives qui lui sont données? C’est important pour des applications comme des robots conversationnels d’assistance aux utilisateurs ou des assistants IA.
Créativité
Dans les scénarios où la créativité est requise, comme la création de contenu, nous mettons à l’épreuve la capacité du modèle à produire des réponses captivantes et innovantes tout en demeurant pertinentes.
Responsabilité
Cette section porte sur la capacité du modèle à éviter de générer du contenu nuisible, y compris les biais, la toxicité et la désinformation.
Raisonnement
Nous évaluons la capacité du modèle à traiter de l'information complexe et à fournir des résultats fiables et logiques.
Exactitude factuelle
L'exactitude factuelle est essentielle pour les systèmes d'IA qui fournissent de l'information. Nos tests veillent à ce que les modèles génèrent un contenu véridique et exact.
Comment Uber aide les entreprises à tester des modèles d’IA
Uber AI Solutions offre des services sur mesure pour aider les entreprises à intégrer de façon sécuritaire des LLM et des modèles d’IA à leurs activités.
Nous y parvenons grâce à des plateformes personnalisables et à des évaluations menées par des experts. Nos plateformes, comme uLabel et uTask, assurent des flux de travail évolutifs qui permettent aux entreprises de suivre le rendement, de veiller à la conformité et de maintenir des normes élevées dans l’ensemble de leurs systèmes d’IA.
Cette flexibilité permet aux entreprises des secteurs comme les soins de santé, les services financiers et l’automobile de déployer des modèles d’IA non seulement efficaces, mais aussi sécuritaires et fiables.
Grâce à ces plateformes, les entreprises peuvent :
Gérez et orchestrez facilement les tâches
Suivez les principaux indicateurs de rendement
Utilisez des tableaux de bord d'analyse en temps réel pour suivre la progression
Optimisez les flux de travail et les boucles de rétroaction
Programme de mise à l’essai et d’évaluation d’Uber: complet et continu
Notre approche des tests et de l’évaluation des LLM n’est pas un effort ponctuel. Nous adoptons des modèles de tests continus qui mettent à contribution des experts humains et des processus automatisés. Voici comment Uber AI Solutions structure son processus T&E :
1. Évaluation du modèle
Cela implique des évaluations périodiques menées par des experts humains et des systèmes automatisés. L'objectif est de vérifier régulièrement la performance d'un modèle dans les 5 domaines mentionnés précédemment. Les principales activités comprennent :
- Gestion des versions et tests de régression: Nous comparons différentes versions du modèle pour suivre les améliorations ou identifier d'éventuelles régressions
- Évaluation exploratoire : Aux principales étapes du développement, nous menons des évaluations approfondies des forces et des faiblesses du modèle, qui se concluent par un rapport complet
2. Surveillance continue du modèle
Même après le déploiement, une surveillance continue veille à ce que les modèles d’IA demeurent alignés sur les attentes en matière de performance. Nos systèmes automatisés signalent toute sortie problématique, ensuite examinée par des experts humains pour corriger les problèmes et mettre à jour les ensembles de données d’entraînement.
3. Red teaming pour la sécurité et la sûreté
À cette étape, Uber fait appel à une équipe d’experts humains chargée de mettre en évidence les vulnérabilités du modèle. Ce processus est conçu pour repérer tout comportement nuisible, comme la propagation de désinformation ou la génération de contenu inapproprié. Une fois détectés, ces problèmes sont consignés et traités au moyen d’un entraînement supplémentaire du modèle et d’un ajustement fin.
Confirmation
Uber AI Solutions est à la fine pointe de l’évaluation des modèles d’IA, offrant des tests complets et une surveillance continue afin de s’assurer que les LLM et les modèles d’IA respectent les normes les plus élevées de l’industrie. De la réduction des risques à l’amélioration de la performance globale, nos solutions permettent aux entreprises de faire passer à l’échelle leurs systèmes d’IA en toute confiance et efficacement.
En collaborant avec Uber, les entreprises peuvent tirer parti d’une approche éprouvée et structurée du déploiement de l’IA et des LLM afin que leurs modèles demeurent sécuritaires, efficaces et à la fine pointe.
Solutions IA d'Uber
Avec plus de neuf ans d'expertise dans la gestion d'opérations d'étiquetage de données à grande échelle, nous offrons plus de 30 fonctionnalités avancées, y compris l'annotation d'image et vidéo, l'étiquetage de texte, le traitement de nuage de points 3D, la segmentation semantique, l'étiquetage d'intention, la détection de sentiments, la transcription de documents et les données résumées. la génération, le suivi des objets et l'annotation LiDAR.
Notre service d'aide polyvalente couvre plus de 100 langues et couvre les perçus distincts de l'Europe, de l'Asie, du Moyen-Orient et d'Amérique latine. Nous garantissons ainsi une formation complète sur les modèles d'IA pour diverses applications mondiales.
Nos solutions comprennent :
Explication des données et des étiquettes : Services experts et précis d'annotation pour le texte, l'audio, les images, les vidéos et bien d'autres technologies
Test des produits : Tests de produits efficaces avec des accords de niveau de service flexibles, des structures diversifiées, plus de 3 000 appareils de test, le tout simplifié pour un cycle de publication accéléré
Langue et localisation : Une expérience utilisateur de classe mondiale pour tout le monde, partout dans le monde
Solutions
Secteurs d’activité
Ressources
Explorer