Kif Tevalja l-Mudelli tal-AI

Kif Tevalja l-Mudelli tal-AI

Tweġiba qasira: Iddefinixxi kif jidher "tajjeb" għall-każ ta' użu tiegħek, imbagħad ittestja b'prontijiet rappreżentattivi u verżjonijiet u każijiet ta' limitu. Għaqqad metriċi awtomatizzati ma' punteġġ ta' rubrika umana, flimkien ma' kontrolli avversarji tas-sigurtà u l-injezzjoni fil-pront. Jekk ir-restrizzjonijiet tal-ispiża jew tal-latenza jsiru vinkolanti, qabbel il-mudelli skont is-suċċess tal-kompitu għal kull lira minfuqa u l-ħinijiet ta' rispons p95/p99.

Punti ewlenin:

Responsabbiltà : Agħti struzzjonijiet ċari lis-sidien, żomm ir-reġistri tal-verżjonijiet, u erġa' agħmel l-evalwazzjonijiet wara kwalunkwe prompt jew bidla fil-mudell.

Trasparenza : Ikteb il-kriterji ta' suċċess, ir-restrizzjonijiet, u l-ispejjeż tal-falliment qabel ma tibda tiġbor il-punteġġi.

Awditabilità : Żomm settijiet ta' testijiet ripetibbli, settijiet ta' dejta ttikkettjati, u metriċi ta' latenza p95/p99 traċċati.

Kontestabilità : Uża rubriki ta' reviżjoni umana u perkors ta' appelli definit għal outputs ikkontestati.

Reżistenza għall-użu ħażin : Injezzjoni fil-pront mit-tim aħmar, suġġetti sensittivi, u rifjut żejjed biex jiġu protetti l-utenti.

Jekk qed tagħżel mudell għal prodott, proġett ta' riċerka, jew saħansitra għodda interna, ma tistax sempliċement tgħid "jidher intelliġenti" u tibgħatu (ara l-gwida tal-evalwazzjonijiet OpenAI u n -NIST AI RMF 1.0 ). Hekk tispiċċa b'chatbot li jispjega b'kunfidenza kif issaħħan furketta fil-majkrowejv. 😬

Infografika dwar Kif Tevalja l-Mudelli tal-AI

Artikoli li forsi tixtieq taqra wara dan:

🔗 Il-futur tal-IA: xejriet li se jsawru d-deċennju li ġej
Innovazzjonijiet ewlenin, impatt fuq l-impjiegi, u etika li għandna noqogħdu attenti għalihom fil-futur.

🔗 Mudelli ta' bażi fl-AI ġenerattiva spjegati għal dawk li jibdew
Tgħallem x'inhuma, kemm huma mħarrġa, u għaliex huma importanti.

🔗 Kif l-AI taffettwa l-ambjent u l-użu tal-enerġija
Esplora l-emissjonijiet, id-domanda għall-elettriku, u modi kif tnaqqas l-impronta ambjentali.

🔗 Kif jaħdem l-upscaling tal-AI għal immaġni aktar ċari llum
Ara kif il-mudelli jżidu d-dettall, ineħħu l-istorbju, u jkabbru b'mod nadif.

1) Id-definizzjoni ta' "tajjeb" (jiddependi, u dan huwa tajjeb) 🎯

Qabel ma tagħmel xi evalwazzjoni, iddeċiedi kif jidher is-suċċess. Inkella se tkejjel kollox u ma titgħallem xejn. Huwa bħal li ġġib tejp tal-kejl biex tiġġudika kompetizzjoni tal-kejkijiet. Żgur, se tikseb numri, imma mhux se jgħidulek ħafna 😅

Iċċara:

  • Għan tal-utent : sommarju, tfittxija, kitba, raġunament, estrazzjoni tal-fatti

  • Kost tal-falliment : rakkomandazzjoni ħażina ta' film hija umoristika; istruzzjoni medika ħażina mhijiex... umoristika (tfassil tar-riskju: NIST AI RMF 1.0 ).

  • Ambjent ta' runtime : fuq l-apparat, fil-cloud, wara firewall, f'ambjent regolat

  • Restrizzjonijiet primarji : latency, spiża għal kull talba, privatezza, spjegabbiltà, appoġġ multilingwi, kontroll tat-ton

Mudell li jkun "l-aqwa" f'xogħol wieħed jista' jkun diżastru f'ieħor. Din mhix kontradizzjoni, hija r-realtà. 🙂

2) Kif jidher qafas ta' evalwazzjoni ta' mudell tal-IA robust 🧰

Iva, din hija l-parti li n-nies jaqbżu. Huma jieħdu punt ta' riferiment, iħaddmuh darba, u jtemmuh. Qafas ta' evalwazzjoni robust għandu ftit karatteristiċi konsistenti (eżempji ta' għodda prattiċi: OpenAI Evals / Gwida tal-OpenAI evals ):

  • Ripetibbli - tista' terġa' tħaddmu l-ġimgħa d-dieħla u tafda t-tqabbil

  • Rappreżentattiv - jirrifletti l-utenti u l-kompiti attwali tiegħek (mhux biss trivia)

  • B'ħafna saffi - jikkombina metriċi awtomatizzati + reviżjoni umana + testijiet avversarji

  • Azzjonabbli - ir-riżultati jgħidulek x'għandek tirranġa, mhux biss "il-punteġġ niżel"

  • Reżistenti għat-tbagħbis - tevita t-"tagħlim għat-test" jew tnixxija aċċidentali

  • Konxju tal-ispejjeż - l-evalwazzjoni nnifisha m'għandhiex tfallik (sakemm ma tħobbx l-uġigħ)

Jekk l-evalwazzjoni tiegħek ma tistax tibqa' teżisti meta sieħeb xettiku jgħid "Okay, imma waħħal dan mal-produzzjoni," allura għadha mhix lesta. Dik hija l-verifika tal-vibe.

3) Kif Tevalja l-Mudelli tal-IA billi tibda b'slices ta' każijiet ta' użu 🍰

Hawn trick li jiffranka ħafna ħin: aqsam il-każ ta' użu f'biċċiet .

Minflok ma “evalwa l-mudell,” agħmel:

  • Fehim tal-intenzjoni (jikseb dak li jrid l-utent)

  • Irkupru jew użu tal-kuntest (juża l-informazzjoni pprovduta b'mod korrett)

  • Raġunament / kompiti b'ħafna passi (jibqa' koerenti fil-passi kollha)

  • Formattjar u struttura (jissegwix l-istruzzjonijiet)

  • Allinjament tas-sigurtà u l-politika (jevita kontenut mhux sikur; ara NIST AI RMF 1.0 )

  • It-ton u l-vuċi tal-marka (tinstema' kif tixtieq li tinstema' int)

Dan jagħmel “Kif Tevalja l-Mudelli tal-AI” iħoss inqas bħal eżami wieħed enormi u aktar bħal sett ta’ kwizzijiet immirati. Il-kwizzijiet huma tedjanti, iżda maniġġabbli. 😄

4) Il-bażiċi tal-evalwazzjoni offline - settijiet ta' testijiet, tikketti, u d-dettalji mhux attraenti li huma importanti 📦

L-evalwazzjoni offline hija fejn tagħmel testijiet ikkontrollati qabel ma l-utenti jmissu xi ħaġa (mudelli ta' fluss tax-xogħol: OpenAI Evals ).

Ibni jew iġbor sett ta' test li huwa ġenwinament tiegħek

Sett ta' test tajjeb ġeneralment jinkludi:

  • Eżempji tad-deheb : riżultati ideali li tibgħat bi kburija

  • Każijiet estremi : prompts ambigwi, inputs mhux puliti, ifformattjar mhux mistenni

  • Sondi tal-modalità ta' falliment : prompts li jħajru alluċinazzjonijiet jew tweġibiet mhux sikuri (qafas tal-ittestjar tar-riskju: NIST AI RMF 1.0 )

  • Kopertura tad-diversità : livelli differenti ta' ħiliet tal-utenti, djaletti, lingwi, oqsma

Jekk tittestja biss fuq prompts "nodfa", il-mudell se jidher tal-għaġeb. Imbagħad l-utenti tiegħek jidhru b'żbalji tipografiċi, nofs sentenzi, u enerġija ta' klikks ta' rabja. Merħba fir-realtà.

Għażliet ta' tikkettar (magħrufa wkoll bħala: livelli ta' strettezza)

Tista' ttikketta l-outputs bħala:

  • Binarju : pass/fail (veloċi, ħarxa)

  • Ordinali : punteġġ ta' kwalità minn 1 sa 5 (sfumat, suġġettiv)

  • Attribut multiplu : preċiżjoni, kompletezza, ton, użu taċ-ċitazzjoni, eċċ. (l-aħjar, aktar bil-mod)

L-attribut multiplu huwa l-punt ideali għal ħafna timijiet. Huwa bħal li togħma l-ikel u tiġġudika l-melħ separatament min-nisġa. Inkella sempliċement tgħid "tajjeb" u titgħawweġ spallejk.

5) Metriċi li ma jigdbux - u metriċi li f'ċertu sens jigdbu 📊😅

Il-metriċi huma siewja... imma jistgħu jkunu wkoll bomba brillanti. Tleqq, kullimkien, u diffiċli biex titnaddaf.

Familji metriċi komuni

  • Preċiżjoni / tqabbil eżatt : tajjeb ħafna għall-estrazzjoni, il-klassifikazzjoni, kompiti strutturati

  • F1 / preċiżjoni / sejħa lura : utli meta t-telf ta' xi ħaġa jkun agħar minn storbju żejjed (definizzjonijiet: scikit-learn preċiżjoni/sejħa lura/punteġġ-F )

  • Stil ta' BLEU / ROUGE li jikkoinċidi : tajjeb għal kompiti ta' sommarju, ħafna drabi qarrieqa (metriċi oriġinali: BLEU u ROUGE )

  • Inkorporazzjoni ta' similarità : utli għat-tqabbil semantiku, tista' tippremja tweġibiet żbaljati iżda simili

  • Rata ta' suċċess tal-kompitu : "l-utent kiseb dak li kellu bżonn" standard tad-deheb meta definit sew

  • Konformità mar-restrizzjonijiet : issegwi l-format, it-tul, il-validità tal-JSON, l-aderenza mal-iskema

Il-punt ewlieni

Jekk il-kompitu tiegħek huwa miftuħ (kitba, raġunament, chat ta' appoġġ), il-metriċi b'numru wieħed jistgħu jkunu... instabbli. Mhux bla sens, sempliċement instabbli. Il-kejl tal-kreattività b'riga huwa possibbli, imma tħossok iblah meta tagħmel dan. (Ukoll, probabbilment se toħroġ għajnejk 'il barra.)

Mela: uża metriċi, iżda ankrahom mar-reviżjoni umana u r-riżultati reali tal-kompiti (eżempju wieħed ta' diskussjoni dwar l-evalwazzjoni bbażata fuq l-LLM + twissijiet: G-Eval ).

6) It-Tabella ta' Paragun - l-aqwa għażliet ta' evalwazzjoni (b'xi karatteristiċi partikolari, għax il-ħajja għandha xi karatteristiċi partikolari) 🧾✨

Hawn menu prattiku ta' approċċi ta' evalwazzjoni. Ħallat u qabbel. Il-biċċa l-kbira tat-timijiet jagħmlu dan.

Għodda / Metodu Udjenza Prezz Għaliex jaħdem
Suite ta' testijiet prompt mibnija bl-idejn Prodott + eng $ Immirat ħafna, jaqbad ir-rigresjonijiet malajr - imma trid iżżommu għal dejjem 🙃 (għodda tal-bidu: OpenAI Evals )
Bord tal-punteġġ tar-rubrika umana Timijiet li jistgħu jiffrankaw reviżuri $$ L-aħjar għat-ton, in-nuanza, “bniedem jaċċetta dan”, ftit kaos skont ir-reviżuri
LLM-bħala mħallef (bir-rubriki) Ċirkwiti ta' iterazzjoni veloċi $-$$ Malajr u skalabbli, iżda jista' jiret preġudizzju u xi kultant jiggradja l-vibrazzjonijiet mhux il-fatti (riċerka + kwistjonijiet ta' preġudizzju magħrufa: G-Eval )
Sprint avversarju b'tim aħmar Sigurtà + konformità $$ Isib modi ta' falliment pikkanti, speċjalment injezzjoni fil-pront - iħoss bħal test tal-istress fil-ġinnasju (ħarsa ġenerali lejn it-theddid: OWASP LLM01 Injezzjoni fil-Pront / OWASP Top 10 għal Applikazzjonijiet LLM )
Ġenerazzjoni ta' testijiet sintetiċi Timijiet li jużaw dejta ħafifa $ Kopertura tajba ħafna, iżda prompts sintetiċi jistgħu jkunu wisq puliti, wisq edukati... l-utenti mhumiex edukati
Ittestjar A/B ma' utenti reali Prodotti maturi $$$ L-aktar sinjal ċar - ukoll l-aktar stressanti emozzjonalment meta l-metriċi jinbidlu (gwida prattika klassika: Kohavi et al., “Esperimenti kkontrollati fuq il-web” )
Evalwazzjoni bbażata fuq l-irkupru (kontrolli RAG) Applikazzjonijiet tat-Tiftix + QA $$ Ikejjel li “juża l-kuntest b’mod korrett,” inaqqas l-inflazzjoni tal-punteġġ tal-alluċinazzjonijiet (ħarsa ġenerali lejn l-evalwazzjoni RAG: Evalwazzjoni tar-RAG: Stħarriġ )
Monitoraġġ + skoperta tad-drift Sistemi ta' produzzjoni $$-$$$ Jaqbad id-degradazzjoni maż-żmien - ma jispikkax sakemm jasal il-jum li jsalvak 😬 (ħarsa ġenerali lejn id-drift: Stħarriġ dwar id-drift tal-kunċett (PMC) )

Innota li l-prezzijiet huma baxxi apposta. Jiddependu fuq l-iskala, l-għodda, u kemm-il laqgħa toħloq aċċidentalment.

7) L-evalwazzjoni umana - l-arma sigrieta li n-nies ma jagħtux biżżejjed fondi 👀🧑⚖️

Jekk tagħmel biss evalwazzjoni awtomatizzata, titlef:

  • Nuqqas ta' qbil fit-ton ("għaliex huwa daqshekk sarkastiku")

  • Żbalji fattwali sottili li jidhru fluwidi

  • Implikazzjonijiet ta' ħsara, sterjotipi, jew frażijiet skomdi (tfassil ta' riskju + preġudizzju: NIST AI RMF 1.0 )

  • Fallimenti ta' segwitu ta' struzzjonijiet li xorta jinstemgħu "intelliġenti"

Agħmel ir-rubriki konkreti (jew ir-reviżuri jagħmluhom freestyle)

Rubrika ħażina: “Għajnuna”
Rubrika aħjar:

  • Korrettezza : fattwalment preċiża meta wieħed iqis il-pront + il-kuntest

  • Kompletezza : tkopri l-punti meħtieġa mingħajr ma titħawwad

  • Ċarezza : leġġibbli, strutturata, konfużjoni minima

  • Politika / sigurtà : tevita kontenut ristrett, timmaniġġja r-rifjut tajjeb (qafas tas-sigurtà: NIST AI RMF 1.0 )

  • Stil : jaqbel mal-vuċi, it-ton, il-livell tal-qari

  • Fedeltà : ma tivvintax sorsi jew stqarrijiet mhux appoġġjati

Ukoll, agħmel kontrolli bejn ir-raters xi kultant. Jekk żewġ reviżuri ma jaqblux il-ħin kollu, mhijiex "problema tan-nies," hija problema tar-rubrika. Normalment (bażiċi tal-affidabbiltà bejn ir-raters: McHugh dwar il-kappa ta' Cohen ).

8) Kif Tevalja l-Mudelli tal-IA għas-sigurtà, ir-robustezza, u l-“uff, utenti” 🧯🧪

Din hija l-parti li tagħmel qabel it-tnedija - u mbagħad tibqa' tagħmilha, għax l-internet qatt ma jorqod.

Testijiet tar-robustezza li għandhom jinkludu

  • Żbalji tat-tajping, slang, grammatika mkissra

  • Suġġerimenti twal ħafna u suġġerimenti qosra ħafna

  • Istruzzjonijiet konfliġġenti (“kun qasir iżda inkludi kull dettall”)

  • Konversazzjonijiet b'ħafna dawriet fejn l-utenti jibdlu l-għanijiet

  • Tentattivi ta' injezzjoni fil-pront (“injora r-regoli preċedenti…”) (dettalji tat-theddida: OWASP LLM01 Injezzjoni fil-pront )

  • Suġġetti sensittivi li jeħtieġu rifjut bir-reqqa (qafas tar-riskju/sigurtà: NIST AI RMF 1.0 )

L-evalwazzjoni tas-sikurezza mhix biss "tirrifjutax"

Mudell tajjeb għandu:

  • Irrifjuta talbiet mhux sikuri b'mod ċar u kalm (gwida għall-qafas: NIST AI RMF 1.0 )

  • Ipprovdi alternattivi aktar sikuri meta jkun xieraq

  • Evita li tirrifjuta żżejjed mistoqsijiet li ma jagħmlux ħsara (pożittivi foloz)

  • Immaniġġja talbiet ambigwi b'mistoqsijiet ta' kjarifika (meta permessi)

Ir-rifjut żejjed huwa problema reali tal-prodott. L-utenti ma jħobbux jiġu trattati bħal goblins suspettużi. 🧌 (Anke jekk huma goblins suspettużi.)

9) L-ispiża, il-latenza, u r-realtà operazzjonali - l-evalwazzjoni li kulħadd jinsa 💸⏱️

Mudell jista' jkun "tal-għaġeb" u xorta jkun ħażin għalik jekk ikun bil-mod, jiswa ħafna flus, jew operazzjonalment fraġli.

Evalwa:

  • Distribuzzjoni tal-latenza (mhux biss il-medja - p95 u p99 huma importanti) (għaliex il-perċentili huma importanti: Google SRE Workbook dwar il-monitoraġġ )

  • Spiża għal kull kompitu b'suċċess (mhux spiża għal kull token waħdu)

  • Stabbiltà taħt tagħbija (timeouts, limiti tar-rata, spikes anomali)

  • Affidabbiltà tas-sejħa tal-għodda (jekk tuża funzjonijiet, taġixxi kif suppost)

  • Xejriet fit-tul tal-output (xi mudelli jitħawdu, u t-tħawwid jiswa l-flus)

Mudell kemxejn agħar li huwa darbtejn aktar veloċi jista’ jirbaħ fil-prattika. Dan jidher ovvju, iżda n-nies jinjorawh. Bħal meta tixtri karozza sportiva biex tmur tixtri l-grocer, imbagħad tilmenta dwar l-ispazju fil-bagalja.

10) Fluss tax-xogħol sempliċi minn tarf sa tarf li tista' tikkopja (u tbiddel) 🔁✅

Hawn fluss prattiku dwar Kif Tevalja l-Mudelli tal-AI mingħajr ma tinqabad f'esperimenti bla tmiem:

  1. Iddefinixxi s-suċċess : kompitu, restrizzjonijiet, spejjeż ta' falliment

  2. Oħloq sett żgħir ta' testijiet "ewlenin" : 50-200 eżempju li jirriflettu l-użu reali

  3. Żid settijiet ta' tarf u avversarji : tentattivi ta' injezzjoni, prompts ambigwi, sondi tas-sigurtà (klassi ta' injezzjoni fil-pront: OWASP LLM01 )

  4. Mexxi verifiki awtomatizzati : formattjar, validità JSON, korrettezza bażika fejn possibbli

  5. Mexxi reviżjoni umana : kampjuni ta' outputs fil-kategoriji kollha, punteġġ bir-rubrika

  6. Qabbel il-kompromessi : kwalità vs spiża vs latenza vs sigurtà

  7. Prova pilota f'rilaxx limitat : testijiet A/B jew tnedija fi stadji (Gwida għall-ittestjar A/B: Kohavi et al. )

  8. Monitor fil-produzzjoni : drift, rigresjonijiet, linji ta' feedback tal-utent (ħarsa ġenerali lejn id-drift: Stħarriġ dwar id-drift tal-kunċett (PMC) )

  9. Iterazzjoni : aġġorna l-prontijiet, irkupru, irfinar, guardrails, imbagħad erġa' wettaq l-eval (mudelli ta' iterazzjoni tal-eval: gwida tal-evals OpenAI )

Żomm logs verżjoniti. Mhux għax huwa divertenti, imma għax fil-futur - int se tirringrazzjak waqt li żżomm kafè f'idejk u tgħid "x'inhu li nbidel..." ☕🙂

11) Nases komuni (magħrufa wkoll bħala: modi kif in-nies iqarrqu lilhom infushom aċċidentalment) 🪤

  • Taħriġ għat-test : inti tottimizza l-prompts sakemm il-punt ta' riferiment jidher tajjeb, iżda l-utenti jsofru

  • Dejta ta' evalwazzjoni li tnixxi : il-prompts tat-test jidhru fid-dejta tat-taħriġ jew tal-irfinar (ups)

  • Qima ta' metrika waħda : insegwu punteġġ wieħed li ma jirriflettix il-valur tal-utent

  • Injorar il-bidla fid-distribuzzjoni : l-imġiba tal-utent tinbidel u l-mudell tiegħek jiddegrada bil-kwiet (tfassil tar-riskju tal-produzzjoni: Stħarriġ dwar id-drift tal-kunċett (PMC) )

  • Indikazzjoni żejda fuq "intelliġenza" : raġunament intelliġenti ma jimpurtax jekk jikser il-formattjar jew jivvinta fatti

  • Mhux qed nittestjaw il-kwalità tar-rifjut : “Le” jista’ jkun korrett imma xorta UX orribbli

Ukoll, oqgħod attent mid-demos. Id-demos huma bħal trejlers ta’ films. Juru l-aqwa mumenti, jaħbu l-partijiet bil-mod, u kultant jigdbu b’mużika drammatika. 🎬

12) Sommarju tal-għeluq dwar Kif Tevalja l-Mudelli tal-IA 🧠✨

L-evalwazzjoni tal-mudelli tal-AI mhijiex punteġġ wieħed, hija ikla bbilanċjata. Għandek bżonn proteina (korrettezza), ħaxix (sigurtà), karboidrati (veloċità u spiża), u iva, xi kultant deżerta (ton u pjaċir) 🍲🍰 (tfassil tar-riskju: NIST AI RMF 1.0 )

Jekk ma tiftakar xejn aktar:

  • Iddefinixxi xi tfisser "tajjeb" għall-każ ta' użu tiegħek

  • Uża settijiet ta' testijiet rappreżentattivi, mhux biss punti ta' riferiment famużi

  • Għaqqad metriċi awtomatizzati mar-reviżjoni tar-rubrika umana

  • Ittestja r-robustezza u s-sigurtà bħallikieku l-utenti huma avversarji (għax xi kultant... huma) (klassi ta' injezzjoni fil-pront: OWASP LLM01 )

  • Inkludi l-ispiża u l-latenza fl-evalwazzjoni, mhux bħala ħsieb wara (għaliex il-perċentili huma importanti: Google SRE Workbook )

  • Monitor wara t-tnedija - il-mudelli jitbiegħdu, l-apps jevolvu, il-bnedmin isiru kreattivi (ħarsa ġenerali lejn it-tibdil: Stħarriġ dwar it-tibdil tal-kunċett (PMC) )

Hekk kif tevalwa l-Mudelli tal-AI b'mod li jdum meta l-prodott tiegħek ikun attiv u n-nies jibdew jagħmlu affarijiet imprevedibbli. Li dejjem jiġri. 🙂

Mistoqsijiet Frekwenti

X'inhu l-ewwel pass f'kif jiġu evalwati l-mudelli tal-AI għal prodott reali?

Ibda billi tiddefinixxi xi tfisser "tajjeb" għall-każ ta' użu speċifiku tiegħek. Spjega l-għan tal-utent, x'jiswik il-fallimenti (riskji baxxi vs riskji għoljin), u fejn se jaħdem il-mudell (cloud, fuq l-apparat, ambjent regolat). Imbagħad elenka restrizzjonijiet stretti bħal-latenza, l-ispiża, il-privatezza, u l-kontroll tat-ton. Mingħajr din il-bażi, se tkejjel ħafna u xorta tieħu deċiżjoni ħażina.

Kif nista' nibni sett ta' testijiet li jirrifletti tassew l-utenti tiegħi?

Ibni sett ta' testijiet li huwa ġenwinament tiegħek, mhux biss punt ta' riferiment pubbliku. Inkludi eżempji tad-deheb li tibgħat bi kburija, flimkien ma' prompts storbjużi u mhux tas-soltu b'żbalji tipografiċi, nofs sentenzi, u talbiet ambigwi. Żid każijiet estremi u sondi tal-modalità ta' falliment li jħajruk tikseb alluċinazzjonijiet jew tweġibiet mhux sikuri. Għatti d-diversità fil-livell tal-ħiliet, id-djaletti, il-lingwi, u l-oqsma sabiex ir-riżultati ma jikkollassawx fil-produzzjoni.

Liema metriċi għandi nuża, u liema jistgħu jkunu qarrieqa?

Qabbel il-metriċi mat-tip ta' kompitu. It-tqabbil eżatt u l-eżattezza jaħdmu tajjeb għall-estrazzjoni u r-riżultati strutturati, filwaqt li l-preċiżjoni/ir-recall u l-F1 jgħinu meta xi ħaġa titlef hija agħar minn storbju żejjed. Metriċi li jikkoinċidu bħal BLEU/ROUGE jistgħu jqarrqu għal kompiti miftuħa, u l-inkorporazzjoni ta' similarità tista' tippremja tweġibiet "żbaljati iżda simili". Għall-kitba, l-appoġġ, jew ir-raġunament, għaqqad il-metriċi mar-reviżjoni umana u r-rati ta' suċċess tal-kompiti.

Kif għandi nistruttura l-evalwazzjonijiet sabiex ikunu ripetibbli u ta' grad ta' produzzjoni?

Qafas ta' evalwazzjoni robust huwa ripetibbli, rappreżentattiv, b'ħafna saffi, u azzjonabbli. Għaqqad kontrolli awtomatizzati (format, validità JSON, korrettezza bażika) ma' punteġġ ta' rubrika umana u testijiet avversarji. Agħmilha reżistenti għat-tbagħbis billi tevita t-tnixxija u "tgħallem għat-test." Żomm l-evalwazzjoni konxja mill-ispejjeż sabiex tkun tista' terġa' tħaddemha ta' spiss, mhux darba biss qabel it-tnedija.

X'inhu l-aħjar mod biex tagħmel evalwazzjoni umana mingħajr ma tinbidel f'kaos?

Uża rubrika konkreta sabiex ir-reviżuri ma jużawx stil liberu. Agħti punteġġ lil attributi bħal korrettezza, kompletezza, ċarezza, immaniġġjar tas-sigurtà/politika, tqabbil tal-istil/vuċi, u fedeltà (mhux tivvinta stqarrijiet jew sorsi). Iċċekkja perjodikament il-qbil bejn ir-reviżuri; jekk ir-reviżuri ma jaqblux kontinwament, ir-rubrika x'aktarx teħtieġ raffinament. Ir-reviżjoni umana hija speċjalment siewja għal nuqqas ta' qbil fit-ton, żbalji fattwali sottili, u fallimenti fl-osservazzjoni tal-istruzzjonijiet.

Kif nevalwa s-sigurtà, ir-robustezza, u r-riskji ta' injezzjoni fil-pront?

Ittestja b'inputs ta' "ugh, utenti": żbalji tipografiċi, slang, struzzjonijiet konfliġġenti, prompts twal ħafna jew qosra ħafna, u bidliet fl-għanijiet b'ħafna dawriet. Inkludi tentattivi ta' injezzjoni fil-pront bħal "injora r-regoli preċedenti" u suġġetti sensittivi li jeħtieġu rifjuti bir-reqqa. Prestazzjoni tajba ta' sikurezza mhix biss rifjut - hija rifjut ċar, offerta ta' alternattivi aktar sikuri meta jkun xieraq, u tevita li tirrifjuta żżejjed mistoqsijiet li ma jagħmlux ħsara li jagħmlu ħsara lill-UX.

Kif nista' nevalwa l-ispiża u l-latenza b'mod li jaqbel mar-realtà?

Tkejjilx biss il-medji - segwi d-distribuzzjoni tal-latenza, speċjalment p95 u p99. Evalwa l-ispiża għal kull kompitu ta' suċċess, mhux l-ispiża għal kull token b'mod iżolat, għaliex it-tentattivi mill-ġdid u l-outputs imħawda jistgħu jħassru l-iffrankar. Ittestja l-istabbiltà taħt tagħbija (timeouts, limiti tar-rata, spikes) u l-affidabbiltà tas-sejħiet tal-għodda/funzjoni. Mudell kemmxejn agħar li huwa darbtejn aktar veloċi jew aktar stabbli jista' jkun l-aħjar għażla ta' prodott.

X'inhu fluss tax-xogħol sempliċi minn tarf sa tarf għal kif jiġu evalwati l-mudelli tal-AI?

Iddefinixxi l-kriterji u r-restrizzjonijiet tas-suċċess, imbagħad oħloq sett żgħir ta' testijiet ewlenin (madwar 50–200 eżempju) li jirrifletti l-użu reali. Żid settijiet ta' edge u avversarji għas-sigurtà u t-tentattivi ta' injezzjoni. Mexxi kontrolli awtomatizzati, imbagħad ħu kampjuni tal-outputs għall-punteġġ tar-rubrika umana. Qabbel il-kwalità vs l-ispiża vs il-latenza vs is-sigurtà, ibda prova b'tnedija limitata jew test A/B, u mmonitorja fil-produzzjoni għal drift u rigressjonijiet.

X'inhuma l-aktar modi komuni li bihom it-timijiet iqarrqu lilhom infushom aċċidentalment fl-evalwazzjoni tal-mudell?

Nases komuni jinkludu l-ottimizzazzjoni tal-prompts biex jintlaħaq punt ta' riferiment waqt li l-utenti jsofru, it-tnixxija ta' prompts ta' evalwazzjoni fid-dejta tat-taħriġ jew tal-irfinar, u l-qima ta' metrika waħda li ma tirriflettix il-valur tal-utent. It-timijiet jinjoraw ukoll il-bidla fid-distribuzzjoni, jagħmlu indiċi żejjed fuq l-"intelliġenza" minflok il-konformità u l-fedeltà tal-format, u jaqbżu l-ittestjar tal-kwalità tar-rifjut. Id-demos jistgħu jaħbu dawn il-kwistjonijiet, għalhekk iddependi fuq evals strutturati, mhux enfasizza r-reels.

Referenzi

  1. OpenAI - Gwida għall-evalwazzjonijiet tal-OpenAI - platform.openai.com

  2. Istitut Nazzjonali tal-Istandards u t-Teknoloġija (NIST) - Qafas għall-Ġestjoni tar-Riskju tal-AI (AI RMF 1.0) - nist.gov

  3. OpenAI - openai/evals (repożitorju GitHub) - github.com

  4. scikit-learn - precision_recall_fscore_support - scikit-learn.org

  5. Assoċjazzjoni għal-Lingwistika Komputazzjonali (Antoloġija ACL) - BLEU - aclanthology.org

  6. Assoċjazzjoni għal-Lingwistika Komputazzjonali (Antoloġija ACL) - ROUGE - aclanthology.org

  7. arXiv - G-Eval - arxiv.org

  8. OWASP - LLM01: Injezzjoni fil-Pront - owasp.org

  9. OWASP - L-aqwa 10 tal-OWASP għal Applikazzjonijiet ta' Mudelli ta' Lingwa Kbira - owasp.org

  10. Università ta' Stanford - Kohavi et al., “Esperimenti kkontrollati fuq il-web” - stanford.edu

  11. arXiv - Evalwazzjoni ta' RAG: Stħarriġ - arxiv.org

  12. PubMed Central (PMC) - Stħarriġ dwar id-drift tal-kunċetti (PMC) - nih.gov

  13. PubMed Central (PMC) - McHugh dwar il-kappa ta' Cohen - nih.gov

  14. Google - Ktieb tax-Xogħol SRE dwar il-monitoraġġ - google.workbook

Sib l-Aħħar AI fil-Ħanut Uffiċjali tal-Assistent tal-AI

Dwarna

Lura għall-blogg