📰 Newsletter : Métriques d’évaluation pour les LLM
Introduction
Bonjour à tous, dans cette newsletter, nous allons explorer les métriques d’évaluation essentielles pour les Large Language Models (LLM). Ces métriques sont cruciales pour évaluer les performances de vos modèles de langage.
Quelles sont les métriques clés ?
- Précision (Accuracy) 📊: Mesure la proportion de prédictions correctes par rapport au nombre total de prédictions.
- Rappel (Recall) 🔍: Évalue la proportion de véritables positifs correctement identifiés par le modèle.
- F1-score 📈: Une moyenne harmonique de la précision et du rappel, offrant une vue d’ensemble plus équilibrée.
- Perte de Cross-Entropy (Cross-Entropy Loss) ⚖️: Utilisée pour évaluer la performance des modèles de classification, elle mesure la différence entre les prédictions et les vraies valeurs.
Comment utiliser ces métriques ?
Pour améliorer vos modèles, il est important de surveiller ces métriques régulièrement. Voici quelques conseils pratiques :
- Analysez vos données 📊: Assurez-vous que vos données d’entraînement et de test sont représentatives et bien équilibrées.
- Ajustez les hyperparamètres 🔧: Expérimentez avec différents paramètres pour optimiser les performances de votre modèle.
- Utilisez des techniques d’augmentation de données 🔄: Augmentez la taille et la diversité de vos données pour améliorer la généralisation du modèle.