Përgjigje e shkurtër: Përcaktoni se si duket "mirë" për rastin tuaj të përdorimit, pastaj testoni me kërkesa përfaqësuese, të versionuara dhe raste të skajshme. Kombinoni metrikat e automatizuara me vlerësimin e rubrikës njerëzore, së bashku me siguri kundërshtare dhe kontrolle të injektimit të kërkesave. Nëse kufizimet e kostos ose të latencës bëhen të detyrueshme, krahasoni modelet sipas suksesit të detyrës për kilogram të shpenzuar dhe kohës së përgjigjes p95/p99.
Përmbledhjet kryesore:
Përgjegjshmëria : Caktoni pronarë të qartë, mbani regjistrat e versioneve dhe riekzekutoni vlerësimet pas çdo kërkese ose ndryshimi të modelit.
Transparenca : Shkruani kriteret e suksesit, kufizimet dhe kostot e dështimit përpara se të filloni të mbledhni pikë.
Auditueshmëria : Mirëmbani grupe testesh të përsëritshme, grupe të dhënash të etiketuara dhe metrika të gjurmuara të latencës p95/p99.
Kontestueshmëria : Përdorni rubrika të shqyrtimit njerëzor dhe një rrugë të përcaktuar apelimi për rezultatet e kontestuara.
Rezistencë ndaj keqpërdorimit : Injeksion i shpejtë nga ekipi i Red-it, tema të ndjeshme dhe refuzim i tepruar për të mbrojtur përdoruesit.
Nëse po zgjidhni një model për një produkt, një projekt kërkimor apo edhe një mjet të brendshëm, nuk mund të thoni thjesht "tingëllon zgjuar" dhe ta dërgoni në treg (shihni udhëzuesin e vlerësimeve të OpenAI dhe NIST AI RMF 1.0 ). Kështu përfundoni me një chatbot që shpjegon me besim se si të ngrohni një pirun në mikrovalë. 😬
Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:
🔗 E ardhmja e IA-së: trendet që formësojnë dekadën e ardhshme
Inovacionet kryesore, ndikimi në vendet e punës dhe etika për t'u ndjekur.
🔗 Modelet themelore në IA gjenerative të shpjeguara për fillestarët.
Mësoni se çfarë janë ato, sa të trajnuara janë dhe pse kanë rëndësi.
🔗 Si ndikon inteligjenca artificiale në mjedis dhe përdorimin e energjisë.
Eksploroni emetimet, kërkesën për energji elektrike dhe mënyrat për të zvogëluar gjurmën.
🔗 Si funksionon përmirësimi i inteligjencës artificiale për imazhe më të qarta sot
Shikoni se si modelet shtojnë detaje, heqin zhurmën dhe zmadhojnë qartë.
1) Përcaktimi i "mirë" (varet, dhe kjo është në rregull) 🎯
Para se të bësh ndonjë vlerësim, vendos se si duket suksesi. Përndryshe do të matësh gjithçka dhe nuk do të mësosh asgjë. Është si të sjellësh një shirit matës për të gjykuar një konkurs tortash. Sigurisht, do të marrësh numra, por ato nuk do të të tregojnë shumë 😅
Sqaroni:
-
Qëllimi i përdoruesit : përmbledhje, kërkim, shkrim, arsyetim, nxjerrje faktesh
-
Kostoja e dështimit : një rekomandim i gabuar për filmin është qesharak; një udhëzim i gabuar mjekësor është… jo qesharak (kornizimi i rrezikut: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Mjedisi i ekzekutimit : në pajisje, në re, pas një firewall-i, në një mjedis të rregulluar
-
Kufizimet kryesore : vonesa, kostoja për kërkesë, privatësia, shpjegueshmëria, mbështetja shumëgjuhëshe, kontrolli i tonit
Një model që është “më i miri” në një punë mund të jetë një katastrofë në një tjetër. Kjo nuk është kontradiktë, është realitet. 🙂
2) Si duket një kornizë e fortë vlerësimi e modelit të IA-së 🧰
Po, kjo është pjesa që njerëzit e anashkalojnë. Ata marrin një pikë referimi, e ekzekutojnë një herë dhe e mbyllin ditën. Një kornizë e fortë vlerësimi ka disa tipare të qëndrueshme (shembuj praktikë të mjeteve: Vlerësimet e OpenAI / Udhëzuesi i vlerësimeve të OpenAI ):
-
Përsëritshëm - mund ta ekzekutoni përsëri javën tjetër dhe t'u besoni krahasimeve
-
Përfaqësues - pasqyron përdoruesit dhe detyrat tuaja aktuale (jo vetëm pyetje të vogla)
-
Shumështresor - kombinon metrika të automatizuara + shqyrtim njerëzor + teste kundërshtare
-
I zbatueshëm - rezultatet ju tregojnë se çfarë duhet të rregulloni, jo vetëm "rezultati u ul".
-
Rezistent ndaj ndërhyrjeve - shmang "mësimin e provës" ose rrjedhjet aksidentale
-
I vetëdijshëm për koston - vetë vlerësimi nuk duhet t'ju falimentojë (përveç nëse ju pëlqen dhimbja)
Nëse vlerësimi yt nuk mund t’i mbijetojë një shoku skuadre skeptik që thotë “Në rregull, por lidheni këtë me prodhimin”, atëherë nuk ka mbaruar ende. Ky është kontrolli i atmosferës.
3) Si të Vlerësoni Modelet e IA-së duke filluar me pjesë të rasteve të përdorimit 🍰
Ja një truk që kursen shumë kohë: ndajeni rastin e përdorimit në feta .
Në vend të "vlerësoni modelin", bëni:
-
Kuptimi i qëllimit (a merr atë që dëshiron përdoruesi)
-
Rikthimi ose përdorimi i kontekstit (a e përdor informacionin e dhënë në mënyrë korrekte)
-
Arsyetim / detyra me shumë hapa (a qëndron koherent në të gjitha hapat)
-
Formatimi dhe struktura (a ndjek udhëzimet)
-
Siguria dhe harmonizimi i politikave (a shmang përmbajtjen e pasigurt; shih NIST AI RMF 1.0 )
-
Toni dhe zëri i markës (a tingëllon ashtu siç dëshironi të tingëllojë)
Kjo e bën seminarin “Si të Vlerësoni Modelet e IA-së” të duket më pak si një provim i madh dhe më shumë si një grup kuizesh të synuara. Kuizet janë bezdisëse, por të menaxhueshme. 😄
4) Bazat e vlerësimit jashtë linje - grupet e testeve, etiketat dhe detajet jo tërheqëse që kanë rëndësi 📦
Vlerësimi jashtë linje është vendi ku kryeni teste të kontrolluara përpara se përdoruesit të prekin ndonjë gjë (modelet e rrjedhës së punës: Vlerësimet OpenAI ).
Ndërtoni ose mblidhni një set testesh që është vërtet i juaji
Një set i mirë testesh zakonisht përfshin:
-
Shembuj të artë : rezultate ideale që do t'i dërgonit me krenari
-
Shqiptimet në skaje : kërkesa të paqarta, hyrje të çrregullta, formatim i papritur
-
Sondat e mënyrës së dështimit : nxitje që provokojnë halucinacione ose përgjigje të pasigurta (kornizimi i testimit të rrezikut: NIST AI RMF 1.0 )
-
Mbulim i diversitetit : nivele të ndryshme aftësish të përdoruesve, dialekte, gjuhë, domene
Nëse testoni vetëm me kërkesa "të pastra", modeli do të duket mahnitës. Pastaj përdoruesit tuaj shfaqen me gabime shtypi, fjali të paqarta dhe energji klikimesh të tërbuara. Mirë se vini në realitet.
Zgjedhjet e etiketimit (të njohura edhe si: nivelet e rreptësisë)
Ju mund t'i etiketoni rezultatet si:
-
Binar : kalon/dështoj (i shpejtë, i ashpër)
-
Renditore : rezultati i cilësisë 1-5 (i nuancuar, subjektiv)
-
Shumë-atribute : saktësi, plotësi, ton, përdorim citatesh, etj. (më i miri, më i ngadaltë)
Shumë-atributet janë pika ideale për shumë ekipe. Është si të provosh ushqimin dhe të gjykosh kripësinë veçmas nga tekstura. Përndryshe, thjesht thua "mirë" dhe ngre supet.
5) Metrika që nuk gënjejnë - dhe metrika që në njëfarë mënyre gënjejnë 📊😅
Metrikat janë të vlefshme… por ato mund të jenë edhe një bombë vezulluese. Të shndritshme, kudo, dhe të vështira për t’u pastruar.
Familjet e zakonshme të metrikës
-
Saktësia / përputhja e saktë : e shkëlqyer për nxjerrjen, klasifikimin, detyrat e strukturuara
-
F1 / precizion / rikujtim : i dobishëm kur humbja e diçkaje është më e keqe se zhurma shtesë (përkufizime: precizion/rikujtim/rezultat F i scikit-learn )
-
Mbivendosje stilesh BLEU / ROUGE : në rregull për detyra të ngjashme me përmbledhjen, shpesh mashtruese (metrika origjinale: BLEU dhe ROUGE )
-
Ngjashmëria e integruar : e dobishme për përputhjen semantike, mund të shpërblejë përgjigjet e gabuara por të ngjashme
-
Shkalla e suksesit të detyrës : standardi i artë "a e mori përdoruesi atë që i nevojitej" kur përcaktohet mirë
-
Pajtueshmëria me kufizimet : ndjek formatin, gjatësinë, vlefshmërinë JSON, respektimin e skemës
Pika kyçe
Nëse detyra juaj është e hapur (shkrimi, arsyetimi, biseda mbështetëse), metrikat me një numër të vetëm mund të jenë… të paqëndrueshme. Jo të pakuptimta, thjesht të paqëndrueshme. Matja e kreativitetit me një vizore është e mundur, por do të ndiheni budallenj duke e bërë këtë. (Gjithashtu, ndoshta do ta nxirrni edhe syrin jashtë.)
Pra: përdorni metrika, por ankorojini ato në rishikimin njerëzor dhe rezultatet reale të detyrave (një shembull i diskutimit të vlerësimit të bazuar në LLM + paralajmërime: G-Eval ).
6) Tabela e Krahasimit - opsionet më të mira të vlerësimit (me veçoritë, sepse jeta ka veçoritë e saj) 🧾✨
Ja një menu praktike e qasjeve të vlerësimit. Kombinoni dhe kombinoni. Shumica e ekipeve e bëjnë këtë.
| Mjet / Metodë | Audienca | Çmimi | Pse funksionon |
|---|---|---|---|
| Suitë testimi e ndërtuar me dorë | Produkt + inxhinieri | $ | Shumë i fokusuar, kap shpejt regresionet - por duhet ta mirëmbash përgjithmonë 🙃 (mjete fillestare: Vlerësimet e OpenAI ) |
| Paneli i pikëzimit të rubrikës njerëzore | Ekipet që mund të kursejnë recensues | $$ | Më e mira për tonin, nuancën, "a do ta pranonte një njeri këtë", një kaos të lehtë në varësi të recensentëve |
| LLM-si-gjyqtar (me rubrika) | Cikle iteracioni të shpejta | $-$$ | I shpejtë dhe i shkallëzueshëm, por mund të trashëgojë paragjykime dhe ndonjëherë vlerëson ndjenjat, jo faktet (hulumtim + probleme të njohura të paragjykimeve: G-Eval ) |
| Sprint kundërshtar me ekipin e kuq | Siguria + pajtueshmëria | $$ | Gjen mënyra të forta dështimi, veçanërisht injeksionin e shpejtë - ndihet si një provë stresi në palestër (përmbledhje e kërcënimeve: Injeksion i shpejtë OWASP LLM01 / OWASP Top 10 për Aplikacionet LLM ) |
| Gjenerimi i testeve sintetike | Ekipet e të dhënave | $ | Mbulim i shkëlqyer, por sugjerimet sintetike mund të jenë shumë të pastra, shumë të sjellshme… përdoruesit nuk janë të sjellshëm |
| Testimi A/B me përdorues të vërtetë | Produkte të pjekura | $$$ | Sinjali më i qartë - gjithashtu më stresuesi emocionalisht kur metrikat luhaten (udhëzues praktik klasik: Kohavi et al., “Eksperimente të kontrolluara në internet” ) |
| Vlerësim i bazuar në rikuperim (kontrollet RAG) | Aplikacionet e Kërkimit + QA | $$ | Mat "përdor kontekstin në mënyrë korrekte", zvogëlon inflacionin e pikëve të halucinacioneve (përmbledhje e vlerësimit RAG: Vlerësimi i RAG: Një Anketë ) |
| Monitorim + zbulim i zhvendosjes | Sistemet e prodhimit | $$-$$$ | Kap degradimin me kalimin e kohës - i padukshëm deri në ditën që të shpëton 😬 (përmbledhje e devijimit: Sondazh i devijimit të konceptit (PMC) ) |
Vini re se çmimet janë qëllimisht të ulëta. Ato varen nga shkalla, mjetet dhe numri i takimeve që zhvilloni aksidentalisht.
7) Vlerësimi njerëzor - arma sekrete që njerëzit e nënfinancojnë 👀🧑⚖️
Nëse bëni vetëm vlerësim të automatizuar, do të humbisni:
-
Mospërputhje toni ("pse është kaq ironike")
-
Gabime të vogla faktike që duken rrjedhshme
-
Implikime të dëmshme, stereotipe ose formulim i çuditshëm (rrezik + kornizë paragjykimi: NIST AI RMF 1.0 )
-
Dështime në ndjekjen e udhëzimeve që ende tingëllojnë "të zgjuara"
Bëjini rubrikat konkrete (ose recensentët do të bëjnë stil të lirë)
Rubrikë e keqe: “Dobishmëria”
Rubrikë më e mirë:
-
Korrektësia : e saktë nga ana faktike duke pasur parasysh pyetjen + kontekstin
-
Plotësia : mbulon pikat e kërkuara pa u zgjatur shumë
-
Qartësia : e lexueshme, e strukturuar, konfuzion minimal
-
Politika / siguria : shmang përmbajtjen e kufizuar, trajton mirë refuzimin (korniza e sigurisë: NIST AI RMF 1.0 )
-
Stili : përputhet me zërin, tonin, nivelin e leximit
-
Besnikëria : nuk shpik burime ose pretendime të pambështetura
Gjithashtu, bëni ndonjëherë kontrolle midis vlerësuesve. Nëse dy recensues nuk pajtohen vazhdimisht, nuk është një "problem njerëzish", është një problem rubrike. Zakonisht (bazat e besueshmërisë midis vlerësuesve: McHugh mbi kappën e Cohen-it ).
8) Si të Vlerësoni Modelet e IA-së për sigurinë, qëndrueshmërinë dhe "uh, përdoruesit" 🧯🧪
Kjo është pjesa që bën para lançimit - dhe pastaj vazhdon ta bësh, sepse interneti nuk fle kurrë.
Testet e qëndrueshmërisë që duhet të përfshijnë
-
Gabime shtypi, zhargon, gramatikë e prishur
-
Kërkesa shumë të gjata dhe kërkesa shumë të shkurtra
-
Udhëzime kontradiktore ("ji i shkurtër, por përfshi çdo detaj")
-
Biseda me shumë kthesa ku përdoruesit ndryshojnë qëllimet
-
Përpjekje për injektim të menjëhershëm ("injoroni rregullat e mëparshme...") (detajet e kërcënimit: Injeksion i menjëhershëm OWASP LLM01 )
-
Tema të ndjeshme që kërkojnë refuzim të kujdesshëm (korniza e rrezikut/sigurisë: NIST AI RMF 1.0 )
Vlerësimi i sigurisë nuk është vetëm "a refuzon"
Një model i mirë duhet:
-
Refuzoni kërkesat e pasigurta në mënyrë të qartë dhe me qetësi (kornizimi i udhëzimeve: NIST AI RMF 1.0 )
-
Ofroni alternativa më të sigurta kur është e përshtatshme
-
Shmangni refuzimin e tepërt të pyetjeve të padëmshme (pozitive të rreme)
-
Përballoni kërkesat e paqarta me pyetje sqaruese (kur lejohet)
Refuzimi i tepërt është një problem i vërtetë i produktit. Përdoruesve nuk u pëlqen të trajtohen si goblinë të dyshimtë. 🧌 (Edhe nëse janë goblinë të dyshimtë.)
9) Kostoja, vonesa dhe realiteti operativ - vlerësimi që të gjithë e harrojnë 💸⏱️
Një model mund të jetë "i mrekullueshëm" dhe prapë të jetë i gabuar për ju nëse është i ngadaltë, i shtrenjtë ose i brishtë nga ana operative.
Vlerësoni:
-
Shpërndarja e latencës (jo vetëm mesatarja - p95 dhe p99 kanë rëndësi) (pse përqindjet kanë rëndësi: Libri i punës i Google SRE mbi monitorimin )
-
Kostoja për detyrë të suksesshme (jo kostoja për token në veçanti)
-
Stabiliteti nën ngarkesë (kohëzgjatje, kufij shpejtësie, rritje anormale)
-
Besueshmëria e thirrjes së mjetit (nëse përdor funksione, a sillet si duhet)
-
Tendencat e gjatësisë së prodhimit (disa modele janë të paqarta, dhe paqartësia kushton para)
Një model pak më i keq që është dy herë më i shpejtë mund të fitojë në praktikë. Kjo tingëllon e qartë, megjithatë njerëzit e injorojnë. Si të blesh një makinë sportive për të shkuar në dyqan, pastaj të ankohesh për hapësirën e bagazhit.
10) Një rrjedhë pune e thjeshtë nga fillimi në fund që mund ta kopjoni (dhe modifikoni) 🔁✅
Ja një rrjedhë praktike se si të vlerësoni modelet e inteligjencës artificiale pa u bllokuar në eksperimente të pafundme:
-
Përcaktoni suksesin : detyra, kufizimet, kostot e dështimit
-
Krijoni një set të vogël testesh "thelbësore" : 50-200 shembuj që pasqyrojnë përdorimin real
-
Shto grupe skajesh dhe kundërshtarësh : përpjekje për injektim, kërkesa të paqarta, sonda sigurie (klasa e injektimit të shpejtë: OWASP LLM01 )
-
Kryeni kontrolle automatike : formatim, vlefshmëri JSON, korrektësi bazë aty ku është e mundur
-
Kryeni shqyrtim njerëzor : merrni mostra rezultatesh nëpër kategori, shënoni me rubrikë
-
Krahasoni kompromiset : cilësia kundrejt kostos kundrejt vonesës kundrejt sigurisë
-
Pilot në version të kufizuar : Teste A/B ose shpërndarje në faza (udhëzues testimi A/B: Kohavi et al. )
-
Monitorimi në prodhim : devijimi, regresionet, sythet e reagimit të përdoruesve (përmbledhje e devijimit: Anketa e devijimit të konceptit (PMC) )
-
Iterate : kërkesa për përditësim, rikthim, rregullim i imët, parmakë mbrojtës, pastaj riekzekutim i vlerësimit (modele iteracioni vlerësimi: Udhëzuesi i vlerësimeve OpenAI )
Mbani regjistra të versioneve. Jo sepse është argëtuese, por sepse në të ardhmen do të jeni mirënjohës ndërsa mbani një kafe në dorë dhe murmurisni "çfarë ndryshoi..." ☕🙂
11) Kurthe të zakonshme (të njohura si: mënyra se si njerëzit e mashtrojnë veten aksidentalisht) 🪤
-
Trajnim për testin : ju optimizoni kërkesat derisa rezultati i testit të duket shkëlqyeshëm, por përdoruesit vuajnë.
-
Të dhëna vlerësimi të paqarta : kërkesat e testimit shfaqen në të dhënat e trajnimit ose të rregullimit të imët (ups)
-
Adhurimi i një metrike të vetme : ndjekja e një rezultati që nuk pasqyron vlerën e përdoruesit
-
Injorimi i ndryshimit të shpërndarjes : sjellja e përdoruesit ndryshon dhe modeli juaj degradon në heshtje (kornizimi i rrezikut të prodhimit: Anketa e ndryshimit të konceptit (PMC) )
-
Indeksimi i tepërt mbi "zgjuarsinë" : arsyetimi i zgjuar nuk ka rëndësi nëse prish formatimin apo shpik fakte
-
Nuk po testohet cilësia e refuzimit : "Jo" mund të jetë e saktë, por prapëseprapë UX i tmerrshëm
Gjithashtu, kini kujdes nga demo-t. Demo-t janë si trailerë filmash. Ato tregojnë pikat kryesore, fshehin pjesët e ngadalta dhe herë pas here gënjejnë me muzikë dramatike. 🎬
12) Përmbledhje përmbyllëse mbi Si të Vlerësoni Modelet e IA-së 🧠✨
Vlerësimi i modeleve të IA-së nuk është një pikëzim i vetëm, është një vakt i ekuilibruar. Ju nevojiten proteina (korrektësi), perime (siguri), karbohidrate (shpejtësi dhe kosto) dhe po, ndonjëherë ëmbëlsirë (ton dhe kënaqësi) 🍲🍰 (korniza e rrezikut: NIST AI RMF 1.0 )
Nëse nuk mbani mend asgjë tjetër:
-
Përcaktoni se çfarë do të thotë "mirë" për rastin tuaj të përdorimit
-
Përdorni grupe testesh përfaqësuese, jo vetëm standarde të famshme
-
Kombinoni metrikat e automatizuara me rishikimin njerëzor të rubrikës
-
Testimi i qëndrueshmërisë dhe sigurisë si përdorues është kundërshtar (sepse ndonjëherë… ata janë) (klasa e injektimit të menjëhershëm: OWASP LLM01 )
-
Përfshi koston dhe vonesën në vlerësim, jo si një mendim të mëvonshëm (pse përqindjet kanë rëndësi: Libri i punës i Google SRE )
-
Monitorimi pas lançimit - modelet ndryshojnë, aplikacionet evoluojnë, njerëzit bëhen krijues (përmbledhje e ndryshimit: Anketa e ndryshimit të konceptit (PMC) )
Ja si t’i vlerësosh modelet e inteligjencës artificiale në një mënyrë që ia vlen kur produkti yt është aktiv dhe njerëzit fillojnë të bëjnë gjëra të paparashikueshme. Gjë që ndodh gjithmonë. 🙂
Pyetje të shpeshta
Cili është hapi i parë në mënyrën e vlerësimit të modeleve të IA-së për një produkt të vërtetë?
Filloni duke përcaktuar se çfarë do të thotë "e mirë" për rastin tuaj specifik të përdorimit. Shpjegoni qëllimin e përdoruesit, çfarë kostoje ju shkaktojnë dështimet (me rreziqe të ulëta kundrejt atyre me rreziqe të larta) dhe ku do të funksionojë modeli (në renë kompjuterike, në pajisje, në mjedis të rregulluar). Pastaj renditni kufizime të forta si vonesa, kostoja, privatësia dhe kontrolli i tonit. Pa këtë bazë, do të matni shumë dhe prapë do të merrni një vendim të keq.
Si mund të ndërtoj një set testesh që pasqyron vërtet përdoruesit e mi?
Ndërtoni një set testesh që është vërtet i juaji, jo vetëm një pikë referimi publike. Përfshini shembuj të shkëlqyer që do t'i ofronit me krenari, plus pyetje të zhurmshme dhe të pazakonta me gabime drejtshkrimore, gjysmë-fjali dhe kërkesa të paqarta. Shtoni raste të theksuara dhe sonda të mënyrës së dështimit që tundojnë halucinacione ose përgjigje të pasigurta. Mbuloni diversitetin në nivelin e aftësive, dialektet, gjuhët dhe fushat në mënyrë që rezultatet të mos dështojnë në prodhim.
Cilat metrika duhet të përdor dhe cilat mund të jenë mashtruese?
Përputhni metrikat me llojin e detyrës. Përputhja e saktë dhe saktësia funksionojnë mirë për nxjerrjen dhe rezultatet e strukturuara, ndërsa preciziteti/kujtesa dhe F1 ndihmojnë kur humbja e diçkaje është më e keqe se zhurma shtesë. Metrikat e mbivendosura si BLEU/ROUGE mund të çorientojnë për detyra të hapura, dhe ngjashmëria e ngulitur mund të shpërblejë përgjigjet "e gabuara, por të ngjashme". Për shkrim, mbështetje ose arsyetim, kombinoni metrikat me rishikimin njerëzor dhe shkallët e suksesit të detyrës.
Si duhet t’i strukturoj vlerësimet në mënyrë që të jenë të përsëritshme dhe të nivelit të prodhimit?
Një kornizë e fortë vlerësimi është e përsëritshme, përfaqësuese, shumështresore dhe e zbatueshme. Kombinoni kontrollet e automatizuara (formati, vlefshmëria JSON, saktësia bazë) me vlerësimin e rubrikës njerëzore dhe testet kundërshtare. Bëjeni atë rezistent ndaj ndërhyrjeve duke shmangur rrjedhjet dhe duke "mësuar testin". Mbajeni vlerësimin të vetëdijshëm për koston në mënyrë që ta riekzekutoni shpesh, jo vetëm një herë para lançimit.
Cila është mënyra më e mirë për të bërë vlerësimin njerëzor pa u shndërruar në kaos?
Përdorni një rubrikë konkrete në mënyrë që recensentët të mos e teprojnë. Vlerësoni atribute si korrektësia, plotësia, qartësia, trajtimi i sigurisë/politikave, përputhja e stilit/zërit dhe besnikëria (mos shpikja e pretendimeve ose burimeve). Kontrolloni periodikisht marrëveshjen midis vlerësuesve; nëse recensentët nuk pajtohen vazhdimisht, rubrika ka të ngjarë të ketë nevojë për përmirësim. Rishikimi njerëzor është veçanërisht i vlefshëm për mospërputhjen e tonit, gabimet delikate faktike dhe dështimet në ndjekjen e udhëzimeve.
Si i vlerësoj sigurinë, qëndrueshmërinë dhe rreziqet e injektimit të shpejtë?
Testoni me inpute "uf, përdorues": gabime shtypi, zhargon, udhëzime kontradiktore, kërkesa shumë të gjata ose shumë të shkurtra dhe ndryshime qëllimesh me shumë kthesa. Përfshini përpjekje për injeksion të shpejtë si "injoroni rregullat e mëparshme" dhe tema të ndjeshme që kërkojnë refuzime të kujdesshme. Performanca e mirë e sigurisë nuk është vetëm refuzim - është refuzim i qartë, ofrimi i alternativave më të sigurta kur është e përshtatshme dhe shmangia e refuzimit të tepërt të pyetjeve të padëmshme që dëmtojnë UX-in.
Si ta vlerësoj koston dhe vonesën në një mënyrë që përputhet me realitetin?
Mos matni vetëm mesataret - ndiqni shpërndarjen e latencës, veçanërisht p95 dhe p99. Vlerësoni koston për detyrë të suksesshme, jo koston për token në mënyrë të izoluar, sepse ripërpjekjet dhe rezultatet e çrregullta mund të fshijnë kursimet. Testoni stabilitetin nën ngarkesë (kohëzgjatje kohore, kufij shpejtësie, rritje të shpejta) dhe besueshmërinë e thirrjes së mjetit/funksionit. Një model pak më i keq që është dy herë më i shpejtë ose më i qëndrueshëm mund të jetë zgjedhja më e mirë e produktit.
Cili është një rrjedhë e thjeshtë pune nga fillimi në fund për mënyrën e vlerësimit të modeleve të IA-së?
Përcaktoni kriteret dhe kufizimet e suksesit, pastaj krijoni një set të vogël testesh bazë (afërsisht 50-200 shembuj) që pasqyron përdorimin real. Shtoni sete avantazhesh dhe kundërshtarësh për sigurinë dhe përpjekjet e injektimit. Kryeni kontrolle automatike, pastaj merrni mostra rezultatesh për vlerësimin e rubrikës njerëzore. Krahasoni cilësinë kundrejt kostos kundrejt vonesës kundrejt sigurisë, pilotoni me një shpërndarje të kufizuar ose test A/B dhe monitoroni në prodhim për devijime dhe regresione.
Cilat janë mënyrat më të zakonshme se si ekipet mashtrojnë aksidentalisht veten në vlerësimin e modelit?
Kurthet e zakonshme përfshijnë optimizimin e kërkesave për të kaluar me sukses një pikë referimi ndërsa përdoruesit vuajnë, rrjedhjen e kërkesave të vlerësimit në të dhëna trajnimi ose rregullimi të hollësishëm dhe adhurimin e një metrike të vetme që nuk pasqyron vlerën e përdoruesit. Ekipet gjithashtu injorojnë ndryshimin e shpërndarjes, mbivlerësojnë "zgjuarsinë" në vend të pajtueshmërisë dhe besnikërisë së formatit, dhe anashkalojnë testimin e cilësisë së refuzimit. Demot mund t'i fshehin këto probleme, prandaj mbështetuni në vlerësime të strukturuara, jo në skena kryesore.
Referencat
-
OpenAI - Udhëzues për vlerësimet e OpenAI - platform.openai.com
-
Instituti Kombëtar i Standardeve dhe Teknologjisë (NIST) - Korniza e Menaxhimit të Riskut të IA-së (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (repozitori GitHub) - github.com
-
scikit-learn - mbështetje_precision_recall_fscore - scikit-learn.org
-
Shoqata për Gjuhësinë Kompjuterike (Antologjia ACL) - BLEU - aclanthology.org
-
Shoqata për Gjuhësinë Kompjuterike (Antologjia ACL) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - Vlerësimi G - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Injeksion i menjëhershëm - owasp.org
-
OWASP - 10 më të mirat e OWASP për Aplikacionet e Modeleve të Gjuhës së Madhe - owasp.org
-
Universiteti i Stanfordit - Kohavi et al., “Eksperimente të kontrolluara në internet” - stanford.edu
-
arXiv - Vlerësimi i RAG: Një Anketë - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Anketa e ndryshimit të konceptit (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh mbi kappën e Cohenit - nih.gov
-
i Google - SRE mbi monitorimin - google.workbook