Scopri come Prompt Flow ottimizza lo sviluppo e la valutazione di applicazioni IA basate su modelli LLM come GPT-3.5 e GPT-4.
Come esperti nell’ambito dell’intelligenza artificiale, ci imbattiamo spesso in sfide riguardo allo sviluppo e alla valutazione delle prestazioni di applicazioni basate sui così detti Large Language Models, o LLM. Un recente strumento che rivoluziona questa pratica è Prompt Flow, una risorsa integrata in Azure Machine Learning e in anteprima in Azure AI Studio.
Il fondamento di Prompt Flow giace nelle sue capacità di semplificare il ciclo di sviluppo di applicazioni AI: dalla creazione di applicazioni, passando per il test di diversi LLM, fino all’analisi delle prestazioni.
Per esempio, se prendiamo in considerazione lo sviluppo di un’applicazione per il riconoscimento entità denominate (NER), Prompt Flow facilita il processo attraverso un’interfaccia intuitiva che permette di concatenare blocchi prefabbricati, noti come nodi, che eseguono specifiche funzioni. Un utilizzatore è in grado di inserire variabili, testare differenti LLM come GPT-3.5-Turbo o GPT-4-Turbo con la stessa facilità con cui si potrebbe interagire con qualsiasi interfaccia API moderna.
Questo strumento non solo semplifica la composizione di flussi lavorativi complessi ma permette anche di valutare l’output delle prestazioni mediante metodi di valutazione incorporati come, ad esempio, il metodo di valutazione “QnA F1 Score Evaluation”.
La creazione di varianti all’interno dell’applicazione è un’altra caratteristica potente di Prompt Flow, consentendo agli sviluppatori di eseguire test A/B tra diversi modelli e configurazioni per ottimizzare le prestazioni della propria applicazione. La scelta tra modelli di linguaggio di dimensioni diverse, come GPT-3.5-Turbo e GPT-4-Turbo, può influenzare diversi aspetti, incluso il tempo di inferenza e i costi implicati, evidenziando l’importanza di una valutazione completa delle prestazioni.
Ad esempio, un NER basato su GPT-4-Turbo potrebbe vantare una precisione superiore rispetto a uno su GPT-3.5-Turbo, ma quest’ultimo potrebbe essere significativamente più rapido e conveniente. Tali conclusioni possono essere raggiunte utilizzando i set di dati generati automaticamente dai modelli per testare e valutare le varianti in esecuzione.
La combinazione di Prompt Flow con potenti LLM e la capacità di generare set di dati per l’addestramento e la valutazione posiziona lo strumento come un componente imprescindibile per chiunque lavori nello sviluppo di soluzioni AI moderne, specialmente quelle che si affidano alla trattazione del linguaggio naturale.