Évaluations de modèles de langage (evals)
Jeux de cas représentatifs, assortis de réponses attendues et de critères de notation, qui mesurent la qualité d'un modèle de langage sur une tâche précise avant et après chaque changement, seule preuve sérieuse qu'un assistant fonctionne.
Une évaluation de modèle de langage est un ensemble de cas représentatifs d'une tâche réelle, accompagnés de la réponse attendue ou de critères permettant de juger une réponse, sur lequel on fait tourner le système pour mesurer sa performance. Les bancs d'essai publics mesurent des capacités générales ; ils disent peu de la qualité d'un assistant sur une tâche d'assurance précise, d'autant que leurs questions ont parfois été vues pendant l'entraînement. Une organisation qui déploie un modèle doit donc construire ses propres évaluations : extraire les limites et franchises de cent polices réelles, classer des sinistres, répondre à des questions sur la politique de souscription, avec des cas difficiles et des pièges. La notation peut être exacte, par comparaison à une valeur attendue, humaine, par des experts, ou confiée à un autre modèle chargé de juger selon une grille, méthode rapide mais qui doit elle-même être vérifiée. Les évaluations servent à choisir un modèle, à mesurer l'effet d'un changement de consigne ou de version, et à détecter les régressions. Pour l'assureur, elles constituent la documentation de performance qu'attendent les superviseurs, et la condition pour qu'un déploiement repose sur une mesure plutôt que sur une impression.
Cas d'école : avant de remplacer la version du modèle qui alimente son assistant de souscription, un assureur rejoue ses 300 cas d'évaluation. La nouvelle version gagne 6 points sur l'extraction des limites, mais invente une franchise inexistante dans 4 pour cent des polices sans franchise, contre 1 pour cent auparavant : le déploiement est suspendu jusqu'à correction.
evals, évaluation des modèles de langage, banc d'essai métier
Suivez la recherche
Une lettre par semaine. En tête, la note de souscription de la semaine, quand il en paraît une : une décision datée et argumentée, signée de Paul Bernardski. Ensuite, ce que l'observatoire a publié en risque cyber, en risque politique et en assurance. Sans compte, sans suivi.
Pas de spam, désinscription en un clic, aucune donnée revendue.