揭秘大模型应用中的可观测性

近年来，大模型在各行各业的应用迅速改变了我们的工作、学习、创作和互动方式。从生成AI内容到革新机器学习任务，大模型已成为我们技术领域的重要组成部分。然而，理解和评估这些模型的性能和行为可能具有挑战性。本文将探讨大模型应用中的可观测性概念，并探索各种评估方法，以获得对其效果和可靠性的洞察。

1. 评估大模型应用：

在评估传统的机器学习模型时，我们通常会通过准确率、精确度、召回率和F1分数等常见指标来评估其输出或预测的准确性。然而，评估大模型则需要采用不同的方法。以下是一些常用的评估方法：

1.1 分类和回归指标：

尽管大模型与传统机器学习模型存在差异，但仍可借鉴传统机器学习指标进行评估。大模型可以生成数值预测或分类标签，因此可以采用类似的评估方法。对于二分类问题，可以计算准确率、精确度、召回率和F1分数；对于多分类问题，可以计算每个类别的精确度、召回率和F1分数，以及整体的准确率；对于回归问题，可以使用均方差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标。并行计算或分布式计算等技术可提高评估效率。

1.2 基于文本的指标：

在评估大模型生成的文本输出时，基于独立文本评估的工具变得至关重要。这些工具可以从不同维度对文本质量进行量化分析，帮助我们评估模型输出的可靠性和有效性。例如，Perplexity工具可以衡量模型生成文本序列的可能性，评估模型学习文本的效果，包括阅读水平和非字母字符等。提取模型输出的嵌入向量并分析针对异常模式的嵌入也是一种复杂的方法。通过可视化嵌入向量，例如使用HDBSCAN、UMAP和K-means等方法，可以揭示大模型应用中潜在的问题，并提供偏见和可解释性的度量。此外，还可以运行异常检测算法来寻找嵌入向量中的异常值。

1.3 评估数据集：

评估大型语言模型的文本输出质量时，使用带有可信数据标签的评估数据集进行比较是一种可行的方法。这些数据集应包含丰富多样的文本示例，并由领域专家或经验丰富的数据工程师提供相应的数据标签。这些标签反映了文本质量、准确性、风格等方面的标准，可作为评估模型文本输出的依据。例如，ROUGE指标可以用于与参考数据集进行比较，计算相关性、准确性和其他指标。距离度量方法如J-S距离、Hellinger距离、KS距离和PSI可用于比较大模型输出的嵌入与评估数据集的嵌入。此外，斯坦福的HELM提供了一些广泛接受的大模型基准测试，可提供更多参考信息。

1.4 模型对模型评估：

评估大模型的一种有前景的方法是使用另一个大模型作为评估器。这种红蓝双评架构模式中，两个独立的大模型相互评估，通过比较它们的输出结果来衡量被评估模型的性能。这种方法充分利用了大模型的强大能力，可能提供更全面和深入的评估结果。例如，我们可以使用一个大模型评估器来判断一个模型的输出是否包含“有害”内容。评估数据集下的指标可作为参考。模型对模型评估有潜力提供客观高效的评估，减少评估成本。

1.5 人工反馈：

虽然可测量的指标在理解模型性能方面起着重要作用，但人工反馈仍然是不可或缺的。与冷数据不同，人工反馈提供了额外的维度，帮助我们全面了解模型行为，发现潜在问题和改进空间。在构建大型机器学习模型应用的早期阶段，数据科学家和工程师经常依赖人工反馈来辅助模型调整和优化。通过将模型输出与手动标注结果进行比较，可以识别差异并进行相应调整。为了简化和标准化反馈过程，大模型的可观测软件通常提供收集和组织人工反馈的界面，以更好地利用人工反馈来优化模型性能。将人工反馈纳入最终评估流程被认为是最佳实践。

2. 大模型应用的跟踪系统：

跟踪对于监控大模型应用至关重要。通过密切监测大模型的操作细节，我们可以发现微小的差异，更准确地了解其性能和状态。建立跟踪系统涉及捕获关键指标，如请求量、响应时间、令牌使用量、成本和错误率。这些看似简单的指标提供了关于模型访问模式、处理速度、资源消耗、成本效益、准确性和稳定性等方面的重要信息。结合特定的大模型选项，标准的系统监控工具可以深入分析其操作细节。捕捉输入提示和输出响应可以帮助我们了解模型行为，并为未来的分析提供有价值的数据。然而，许多数据科学家在讨论或记录大模型时常常忽视这些细节。理解每个步骤的状态和顺序对于复杂的大模型应用至关重要，尤其是考虑到由一个或多个大模型、预定义的指令提示和协作代理组成的应用的复杂性。一些大模型应用可能相对简单，但许多应用非常复杂且不断演化。因此，了解每个步骤的状态和顺序至关重要。

3. 大模型应用中的可观测性挑战：
在大模型应用中，可观测性面临一些挑战。由于大模型的复杂性和规模，监控和跟踪其行为变得更加困难。以下是一些常见的挑战：

3.1 数据量和计算资源：
大模型通常需要大量的数据和计算资源来进行训练和推断。这使得监控和跟踪的成本和复杂性增加。为了有效地监控大模型的运行状态，需要确保有足够的计算资源和存储空间来处理大规模的数据集和模型参数。

3.2 多模型协同：
在一些大模型应用中，多个模型可能同时运行并协同工作。这增加了对整个系统的可观测性的挑战。跟踪和监控每个模型的状态和输出，以及模型之间的协作和通信，需要适当的工具和技术支持。

3.3 模型漂移和迁移：
大模型的性能和行为可能随时间发生变化，这被称为模型漂移。模型漂移可能由于数据分布的变化、模型参数的更新或其他外部因素引起。跟踪和监控模型漂移是实现可观测性的重要方面。此外，当将大模型从一个环境迁移到另一个环境时，需要监控其性能和适应性，以确保顺利的迁移过程。

3.4 解释性和可解释性：
大模型通常被认为是黑盒模型，难以解释其内部机制和决策过程。这给可观测性带来了挑战，因为我们需要了解模型是如何生成输出的，以及其背后的逻辑和原因。开发解释性和可解释性的方法和工具，使得大模型的行为更加透明和可理解，对于实现可观测性至关重要。

4. 解决可观测性挑战的方法和工具：
为了应对大模型应用中的可观测性挑战，研究人员和开发者已经提出了一些方法和工具。以下是几种常用的方法和工具：

4.1 日志记录和监控：
通过记录和监控大模型的运行日志，可以获得关于模型行为和性能的详细信息。这包括请求和响应的时间戳、输入和输出数据、错误和异常情况等。日志记录和监控工具可以帮助追踪模型的状态和性能，并提供有关模型行为的关键信息。

4.2 可视化和仪表板：
可视化工具和仪表板可以将大模型的关键指标、输出结果和其他相关信息以图表或图形的形式展示出来。这使得用户可以直观地了解模型的性能和行为，并及时识别潜在的问题和异常情况。

4.3 警报和通知系统：
通过设置警报和通知系统，可以及时获得关于大模型应用的异常情况和性能下降的通知。这可以帮助快速响应问题，并采取适当的措施来解决问题，确保模型的可靠性和稳定性。

4.4 追溯和回溯能力：
追溯和回溯能力是指能够追踪和重现模型的输入和输出，以及模型的决策过程。这使得用户可以了解模型是如何生成特定输出的，并分析模型的决策逻辑和过程。追溯和回溯能力是实现可观测性的重要手段之一。

总结：
大模型应用的可观测性是实现模型的有效应用和优化的关键因素。通过评估和监控模型的性能、行为和鲁棒性，我们可以更好地理解模型的优势和局限，并采取适当的措施来改善和优化模型的性能。解决可观测性挑战的方法和工具可以帮助我们更好地理解和利用大模型的潜力，推动人工智能和机器学习的发展。