Introduction

Les modèles de langage de grande envergure (LLM) sont devenus essentiels dans de nombreux domaines, allant du support client à la génération de contenu. Pour garantir leur qualité et leur stabilité, une évaluation rigoureuse est cruciale.

Métriques Statistiques pour l’Évaluation des LLM

L’évaluation des LLM est complexe car leurs sorties ne sont pas toujours des étiquettes discrètes, mais souvent du texte cohérent et contextuellement approprié. Voici quelques métriques clés :

• BLEU (BiLingual Evaluation Understudy): Évalue la précision des n-grammes entre la sortie du modèle et les sorties de référence. Une note élevée indique une meilleure correspondance[1][4][5>.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Principalement utilisé pour évaluer les résumés, il calcule le rappel en comparant les chevauchements de n-grammes entre les sorties du modèle et les sorties de référence[1][4][5>.
• METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering): Plus complet, il évalue à la fois la précision et le rappel, en tenant compte de l’ordre des mots et des synonymes via des bases de données linguistiques externes comme WordNet[1][4][5>.

Autres Aspects d’Évaluation

Outre les métriques statistiques, il est important de considérer :

• Pertinence: La sortie est-elle pertinente par rapport à l’entrée de la prompte ?
• Précision: La sortie est-elle précise par rapport à la vérité de base ?
• Hallucination: Le modèle produit-il des informations fausses ou inventées ?
• Contenu préjudiciable ou biaisé: La sortie contient-elle du contenu préjudiciable ou biaisé ?
• Exécution de la tâche assignée: Le modèle exécute-t-il correctement la tâche assignée ?[1][2][4).

Conclusion

L’évaluation des LLM nécessite une approche multifacette, combinant des métriques automatisées et des évaluations humaines. Ces méthodes statistiques, bien que utiles, ont des limites, notamment dans la capture de la profondeur sémantique et des capacités de raisonnement. Une évaluation complète peut nécessiter des métriques supplémentaires et des analyses qualitatives[1][2][3>.