Align Evals: Yapay Zeka Uygulamalarını Değerlendirmede Yeni Bir Çağ

Girişimlerin uygulamalarının düzgün ve güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için Yapay Zeka (YZ) modellerine yönelmesiyle birlikte, model odaklı değerlendirmeler ile insan değerlendirmeleri arasındaki farklılıklar daha da belirgin hale geldi. Bu durum, büyük dil modeli (BDM) tabanlı değerlendiriciler ve insan tercihleri arasındaki uçurumu kapatmak ve gürültüyü azaltmak amacıyla, LangChain’in LangSmith’e Align Evals’i eklemesiyle sonuçlandı. Align Evals, LangSmith kullanıcılarının kendi BDM tabanlı değerlendiricilerini oluşturmalarına ve bunları şirket tercihlerine daha yakın olacak şekilde kalibre etmelerine olanak tanır. Bu yenilik, YZ uygulamalarının değerlendirilmesi ve geliştirilmesinde önemli bir adım olarak değerlendirilmektedir. Bu makale, Align Evals’in nasıl çalıştığını, faydalarını ve girişimcilik dünyasındaki etkilerini derinlemesine inceleyecektir. Ayrıca, benzer çözümler sunan diğer platformlara da değinerek, YZ değerlendirme alanındaki genel eğilimleri analiz edeceğiz.

Uygulama Değerlendirmesinde Yeni Bir Çağ: Align Evals

LangChain’in Align Evals’i, özellikle büyük dil modelleri (BDM) için değerlendirme süreçlerini iyileştirmeyi amaçlayan yenilikçi bir yaklaşımdır. Bu araç, şirketlerin kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış değerlendirme sistemleri oluşturmalarını sağlar. Kullanıcılar, öncelikle uygulamaları için değerlendirme kriterlerini belirlerler. Örneğin, bir sohbet uygulamasında doğruluk önemli bir kriterdir. Daha sonra, insan incelemesi için veri seçimi yapılır. Bu veriler, uygulamanın hem iyi hem de kötü yönlerini gösteren örnekleri içermelidir, böylece insan değerlendiriciler kapsamlı bir bakış açısı kazanabilir ve notlar verebilirler. Geliştiriciler daha sonra, bir ölçüt olarak hizmet edecek istemler veya görev hedefleri için manuel olarak puan atarlar. Bu, model değerlendiricisi için bir başlangıç istemi oluşturulmasını ve ardından insan derecelendirmelerinden elde edilen hizalama sonuçları kullanılarak yinelemeli olarak iyileştirilmesini içerir. Örneğin, eğer BDM sürekli olarak belirli yanıtları yüksek puanlandırıyorsa, daha net negatif kriterler eklenerek iyileştirme yapılabilir. Bu iteratif süreç, değerlendiricinin performansını artırmayı amaçlar.

Değerlendirme Süreçlerinin Artan Önemi

Günümüzde, işletmelerin YZ sistemlerinin güvenilirliğini, davranışını, görev uyumunu ve denetlenebilirliğini değerlendirmek için değerlendirme çerçevelerine yöneldiği görülmektedir. Bu, uygulamalar ve ajanlar gibi çeşitli alanlarda geçerlidir. Modellerin veya ajanların performansının açık bir şekilde puanlanabilmesi, kuruluşlara sadece YZ uygulamalarını kullanma güveni vermekle kalmaz, aynı zamanda diğer modellerle karşılaştırmayı da kolaylaştırır. Salesforce ve AWS gibi şirketler, müşterilerin performanslarını değerlendirmeleri için yöntemler sunmaya başlamıştır. Salesforce’un Agentforce 3’ü, temsilci performansını gösteren bir komuta merkezine sahiptir. AWS, kullanıcıların uygulamalarını test etmek için modeli seçebilecekleri Amazon Bedrock platformunda hem insan hem de otomatik değerlendirme sunar, ancak bunlar kullanıcı tarafından oluşturulan model değerlendiricileri değildir. OpenAI de model tabanlı değerlendirme sunmaktadır. Meta’nın Kendini Öğreten Değerlendiricisi, LangSmith’in kullandığı aynı BDM-olarak-yargıç konseptine dayanmaktadır, ancak Meta bunu henüz herhangi bir uygulama oluşturma platformu için bir özellik haline getirmemiştir.

Girişimcilik Dünyasında Etkiler ve Gelecek

Align Evals gibi araçların ortaya çıkışı, girişimcilerin YZ tabanlı uygulamalarını geliştirme ve değerlendirme süreçlerini önemli ölçüde etkilemektedir. Bu tür platformlar, şirketlerin kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş değerlendirme yöntemleri oluşturmalarına olanak tanıyarak, daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmelerini sağlar. Bu da YZ uygulamalarının pazara sürülme hızını artırabilir ve daha iyi performans göstermesini sağlayabilir. Ayrıca, şirketlerin farklı modelleri karşılaştırmasını kolaylaştırarak, en uygun YZ çözümlerini seçmelerine yardımcı olur. YZ değerlendirme alanındaki bu gelişmeler, girişimcilik ekosisteminde daha fazla yenilik ve rekabet yaratacaktır. Gelecekte, daha fazla platformun model tabanlı değerlendirme yöntemleri sunması ve şirketlere özelleştirilmiş seçenekler sunması beklenmektedir. Bu da YZ’nin iş dünyasındaki entegrasyonunu daha da hızlandıracaktır.

Sonuç

Sonuç olarak, LangChain’in Align Evals’i gibi araçlar, YZ tabanlı uygulamaların değerlendirilmesinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Bu tür platformlar, şirketlerin kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış değerlendirme sistemleri oluşturmalarını sağlayarak, daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmelerine yardımcı olur. Align Evals’in sunduğu yetenekler, YZ projelerinin başarısı için kritik öneme sahip olan model performansını iyileştirmek ve insan geri bildirimiyle uyumu sağlamak için güçlü bir araç sunmaktadır. Girişimciler ve şirketler, bu tür teknolojileri kullanarak YZ uygulamalarını daha etkili bir şekilde değerlendirebilir ve geliştirebilirler. YZ değerlendirme alanındaki gelişmeler, girişimcilik ekosisteminde daha fazla yenilik ve rekabet yaratırken, şirketlerin YZ’nin potansiyelinden tam olarak yararlanmasını sağlayacaktır. Bu, YZ teknolojilerinin gelecekteki başarısı için kritik bir faktördür.