ارزیابی دستیارهای صوتی مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ: راهنمایی فراتر از معیارهای سنتی
این مقاله به ارزیابی جامع دستیارهای صوتی هوشمند مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ میپردازد و معیارهای جدیدی شامل مفیدبودن، دقت، ایمنی و عملکرد سیستم را معرفی میکند.
ارزیابی دستیارهای صوتی مبتنی بر LLM
دستیارهای صوتی از سیستمهای ساده مبتنی بر قوانین به عاملهای گفتگویی پیشرفته تبدیل شدهاند. مدلهای زبانی بزرگ این امکان را فراهم کردهاند که دستیارها بتوانند در گفتگوهای طولانی و باز شرکت کنند، دستورات پیچیده را دنبال کنند و استدلال چندمرحلهای انجام دهند. این قابلیتهای بهبودیافته چالشهای جدیدی برای ارزیابی ایجاد کردهاند.
- چارچوب ارزیابی HHH: شامل مفیدبودن، صداقت و بیخطری
- معیارهای زیرسیستم: تشخیص واژه بیداری، تشخیص گفتار خودکار و تبدیل متن به گفتار
- ارزیابی استدلال و حل مسئله: تمرکز بر صحت پاسخ نهایی و کیفیت فرآیند استدلال
"معیارهای سنتی مانند دقت طبقهبندی قصد و نرخ تکمیل هدف دیگر نمیتوانند کیفیت کلی یک دستیار صوتی را capture کنند."
"دستیارهای مبتنی بر LLM ممکن است پاسخهای روان و قابل قبولی تولید کنند، حتی زمانی که حاوی خطاهای واقعی یا محتوای ناامن هستند."
ارزیابی جامع این دستیارها نیازمند ترکیبی از قضاوت انسانی، ابزارهای خودکار و معیارهای خاص دامنه است تا اطمینان حاصل شود که قابلیتهای گفتگویی impressive مدل زبانی بزرگ توسط عملکرد قوی سیستمهای پیرامونی پشتیبانی میشوند.
