站长之家11 月 30 日消息: 亚马逊希望用户能够更好地评估人工智能模型，并鼓励更多人参与这一过程。

在 AWS re:Invent 大会上，AWS 数据库、分析和机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 宣布推出宣布 Bedrock 上的模型评估，现已提供预览，用于评估其存储库 Amazon Bedrock 中的模型。如果没有一种透明的测试模型的方式，开发者可能最终会使用不够准确的模型来处理问答项目，或者使用对他们的用例来说过大的模型。

Sivasubramanian 说：「模型的选择和评估不仅仅在开始时进行，而且是定期重复的事情。我们认为让人类参与循环是很重要的，所以我们提供了一种管理人类评估工作流程和模型性能指标的方法。」

Sivasubramanian 在此前接受的采访中表示，有时一些开发者不知道他们是否应该使用更大的模型来进行项目，因为他们假设更强大的模型会满足他们的需求。后来他们发现，他们本可以基于一个更小的模型来构建。

模型评估包括两个部分：自动评估和人工评估。在自动版本中，开发者可以进入他们的 Bedrock 控制台并选择一个模型进行测试。然后，他们可以根据像鲁棒性、准确性或有害性等指标来评估模型在任务上的性能，如摘要、文本分类、问答和文本生成。 Bedrock 包括了流行的第三方人工智能模型，如 Meta 的 Llama 2. Anthropic 的 Claude 2 和 Stability AI 的 Stable Diffusion。

尽管 AWS 提供测试数据集，但客户可以将自己的数据带入基准测试平台，以便更好地了解模型的行为。然后系统生成一份报告。

如果涉及到人类，用户可以选择与 AWS 的人工评估团队或他们自己的团队合作。客户必须指定任务类型（例如摘要或文本生成）、评估指标以及他们想使用的数据集。AWS 将为与其评估团队合作的用户提供定制化的定价和时间表。

AWS 生成式人工智能副总裁 Vasi Philomin 在接受采访时表示，更好地了解模型的性能有助于更好地指导开发。它还允许公司在使用模型之前，看看模型是否不符合一些负责任的人工智能标准——比如有害性敏感度过低或过高。

Philomin 说：「重要的是模型要为我们的客户工作，要知道哪个模型最适合他们，我们正在给他们一种更好地评估这一点的方法。」

Sivasubramanian 还表示，当人类评估人工智能模型时，他们可以检测到自动系统无法检测到的其他指标——比如同理心或友好度。

Philomin 表示，AWS 不会要求所有客户都对模型进行基准测试，因为一些开发者可能之前已经使用过 Bedrock 上的一些基础模型，或者对模型对他们有何用处已有所了解。那些仍在探索要使用哪些模型的公司，可能会从经历基准测试过程中受益。

AWS 表示，虽然基准测试服务目前处于预览阶段，但它只会对评估期间使用的模型推理收费。

尽管没有特定的人工智能模型基准测试标准，但某些行业普遍接受特定的指标。Philomin 表示， Bedrock 上的基准测试的目标不是广泛评估模型，而是为公司提供一种衡量模型对其项目影响的方式。