Ocena modeli
i systemów AI

W ostatnich latach pojawiły się setki modeli AI (m.in. GPT, Claude, LLaMA, Gemini, Mistral) od różnych dostawców technologii, takich jak Google, IBM, Microsoft czy polscy integratorzy. Rozwijają się one niezwykle szybko, a nowe wersje publikowane są co kilka miesięcy.

W tak dynamicznym środowisku wybór właściwego rozwiązania AI dla organizacji staje się coraz trudniejszy. Nie powinien on opierać się wyłącznie na popularności modelu ani na wynikach testów prezentowanych w materiałach marketingowych producentów. Kluczowe jest dopasowanie rozwiązania do konkretnych zastosowań, danych oraz sposobu działania organizacji.

Oznacza to konieczność oceny jakości odpowiedzi generowanych przez model AI pod kątem scenariuszy użycia w organizacji, a także uwzględnienia takich aspektów jak: bezpieczeństwo danych, koszty wykorzystania modelu, stabilność działania i skalowalność, możliwość integracji z istniejącymi systemami, dostępność modeli w infrastrukturze lokalnej lub chmurowej.

W przypadku scenariuszy związanych z tworzeniem treści szczególne znaczenie ma również jakość języka polskiego. Większość modeli AI trenowana była głównie na danych anglojęzycznych, co przekłada się na ograniczoną znajomość polskiej normy językowej oraz polskiego kontekstu kulturowego i prawnego. W efekcie w odpowiedziach generowanych po polsku mogą pojawiać się kalki językowe, nienaturalne konstrukcje lub uproszczenia wynikające z przenoszenia anglosaskich wzorców komunikacji.

Właściwie zaprojektowane testy pozwalają sprawdzić, czy model rzeczywiście nadaje się do pracy w środowisku polskojęzycznym, zwłaszcza w zastosowaniach wymagających precyzji językowej i znajomości lokalnego kontekstu. Podobne podejście stosuje się także do oceny innych aspektów działania rozwiązań AI.

Dlaczego warto stworzyć benchmark na własnych danych?

Choć publiczne benchmarki są bardzo przydatne w badaniach nad AI, w praktyce wdrożeń organizacyjnych często okazują się niewystarczające. Mierzą one ogólne zdolności modeli, ale rzadko odzwierciedlają rzeczywiste scenariusze zastosowań w organizacjach.

Benchmark przygotowany na realnych danych organizacji pozwala sprawdzić działanie modeli w kontekście rzeczywistych zadań, takich jak analiza dokumentów, zarządzanie wiedzą, obsługa zapytań użytkowników czy wsparcie procesów decyzyjnych.

Najważniejszą zaletą takiego podejścia jest możliwość podejmowania racjonalnych decyzji technologicznych. W wielu przypadkach okazuje się, że modele dostępne na rynku są już wystarczająco dobre do realizacji danego zadania i nie wymagają kosztownego trenowania ani dostrajania. Benchmark pozwala to sprawdzić w sposób obiektywny oraz wskazać obszary, w których douczenie modelu AI na nowych danych może znacząco poprawić jego skuteczność.