Краток одговор: Дефинирајте како изгледа „добро“ за вашиот случај на употреба, а потоа тестирајте со репрезентативни, версионирани упатства и рабни случаи. Спојте ги автоматизираните метрики со бодување според човечка рубрика, заедно со противничките проверки за безбедност и проверки на внесувањето упатства. Доколку ограничувањата за трошоци или латентност станат обврзувачки, споредете ги моделите според успехот на задачата по потрошена фунта и времето на одговор на p95/p99.
Клучни заклучоци:
Одговорност : Доделете јасни сопственици, водете логови на верзии и повторете ги евалуациите по секое барање или промена на моделот.
Транспарентност : Запишете ги критериумите за успех, ограничувањата и трошоците за неуспех пред да започнете со собирање резултати.
Редибилност : Одржувајте повторувачки тест пакети, означени бази на податоци и следени метрики за латентност p95/p99.
Оспорливост : Користете рубрики за човечки преглед и дефинирана патека за жалби за спорни резултати.
Отпорност на злоупотреба : брза инјекција од Red-team, чувствителни теми и прекумерно одбивање да се заштитат корисниците.
Ако избирате модел за производ, истражувачки проект или дури и интерна алатка, не можете само да кажете „звучи паметно“ и да го испратите (видете го упатството за евалуации на OpenAI и NIST AI RMF 1.0 ). Така ќе добиете четбот кој со сигурност објаснува како да се загрее виљушка во микробранова печка. 😬
Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:
🔗 Иднината на вештачката интелигенција: трендови што ја обликуваат следната деценија
Клучни иновации, влијание врз работните места и етика што треба да се следат во иднина.
🔗 Објаснети основни модели во генеративната вештачка интелигенција за почетници.
Дознајте што се тие, колку се обучени и зошто се важни.
🔗 Како вештачката интелигенција влијае на животната средина и потрошувачката на енергија
Истражете ги емисиите, побарувачката на електрична енергија и начините за намалување на влијанието врз животната средина.
🔗 Како функционира зголемувањето на резолуцијата со вештачка интелигенција за поостри слики денес
Погледнете како моделите додаваат детали, отстрануваат шум и зголемуваат чисто.
1) Дефинирање на „добро“ (зависи, и тоа е во ред) 🎯
Пред да извршите каква било евалуација, одлучете како изгледа успехот. Инаку ќе измерите сè и нема да научите ништо. Тоа е како да носите мерна лента за да судите на натпревар во торти. Секако, ќе добиете бројки, но тие нема да ви кажат многу 😅
Појасни:
-
Цел на корисникот : сумирање, пребарување, пишување, расудување, извлекување факти
-
Цена на неуспех : погрешна препорака за филм е смешна; погрешна медицинска инструкција е… не е смешна (рамка на ризик: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Работна средина : на уред, во облак, зад заштитен ѕид, во регулирана средина
-
Примарни ограничувања : латентност, цена по барање, приватност, објаснување, повеќејазична поддршка, контрола на тонот
Модел кој е „најдобар“ на една работа може да биде катастрофа на друга. Тоа не е контрадикција, тоа е реалност. 🙂
2) Како изгледа цврста рамка за евалуација на модели на вештачка интелигенција 🧰
Да, ова е делот што луѓето го прескокнуваат. Тие земаат бенчмарк, го извршуваат еднаш и завршуваат. Солидна рамка за евалуација има неколку конзистентни карактеристики (практични примери за алатки: OpenAI Evals / Водич за OpenAI evals ):
-
Повторливо - можете да го извршите повторно следната недела и да им верувате на споредбите
-
Репрезентативен - ги одразува вашите вистински корисници и задачи (не само квизови)
-
Повеќеслојно - комбинира автоматизирани метрики + човечка проверка + контрадикторни тестови
-
Акционерски - резултатите ви кажуваат што да поправите, а не само „резултатот се намали“
-
Отпорен на неовластено отворање - избегнува „предупредување на тестот“ или случајно истекување
-
Свесен за трошоците - самата евалуација не треба да ве банкротира (освен ако не ви се допаѓа болката)
Ако вашата евалуација не може да преживее ако скептичниот соиграч каже „Добро, но мапирајте го ова со продукција“, тогаш сè уште не е завршена. Тоа е проверка на вибрациите.
3) Како да се евалуираат моделите со вештачка интелигенција почнувајќи со делови од случаи на употреба 🍰
Еве еден трик што заштедува многу време: поделете го случајот на употреба на парчиња .
Наместо „оценете го моделот“, направете:
-
Разбирање на намерата (дали го добива она што корисникот го сака)
-
Пребарување или користење на контекст (дали правилно ги користи дадените информации)
-
Расудување / задачи со повеќе чекори (дали останува кохерентно низ чекорите)
-
Форматирање и структура (дали ги следи упатствата)
-
Усогласување на безбедноста и политиките (дали се избегнува небезбедна содржина; видете NIST AI RMF 1.0 )
-
Тон и глас на брендот (дали звучи како што сакате да звучи)
Ова го прави „Како да се оценуваат моделите со вештачка интелигенција“ помалку да изгледа како еден огромен испит, а повеќе како збир на целни квизови. Квизовите се досадни, но се лесни за управување. 😄
4) Основи на офлајн евалуација - тест сетови, етикети и негламурозни детали што се важни 📦
Офлајн евалуацијата е местото каде што правите контролирани тестови пред корисниците да допрат нешто (шеми на работен тек: OpenAI евалуации ).
Создадете или соберете тест сет што е навистина ваш
Добар тест сет обично вклучува:
-
Златни примери : идеални резултати со кои со гордост би се испорачувале
-
Големи и мали букви : двосмислени инструкции, неуредни внесувања, неочекувано форматирање
-
Сонди во режим на неуспех : потсетници што предизвикуваат халуцинации или небезбедни одговори (рамка за тестирање на ризик: NIST AI RMF 1.0 )
-
Покриеност на разновидност : различни нивоа на кориснички вештини, дијалекти, јазици, домени
Ако тестирате само на „чисти“ инструкции, моделот ќе изгледа неверојатно. Потоа вашите корисници ќе се појават со печатни грешки, полуреченици и енергија од кликање од бес. Добредојдовте во реалноста.
Избор на етикетирање (т.е. нивоа на строгост)
Можете да ги означите излезите како:
-
Бинарно : поминува/не успева (брзо, грубо)
-
Реден : оценка за квалитет од 1-5 (нијансен, субјективен)
-
Мулти-атрибут : точност, комплетност, тон, употреба на цитати, итн. (најдобар, побавен)
Мулти-атрибутот е идеална опција за многу тимови. Тоа е како да пробате храна и да ја процените соленоста одделно од текстурата. Инаку, само велите „добро“ и кревате раменици.
5) Метрики кои не лажат - и метрики кои некако лажат 📊😅
Метриките се вредни… но можат да бидат и светкава бомба. Сјајни, насекаде и тешки за чистење.
Заеднички метрички семејства
-
Точност / точно совпаѓање : одлично за екстракција, класификација, структурирани задачи
-
F1 / прецизност / повикување : корисно кога пропуштањето на нешто е полошо од дополнителен шум (дефиниции: scikit-learn прецизност/покажување/F-оценка )
-
Преклопување во стилот СИНА / РУЖНА : во ред за задачи што наликуваат на сумирање, честопати погрешно (оригинални метрики: СИНА и РУЖНА )
-
Вградување сличност : корисно за семантичко совпаѓање, може да награди погрешни, но слични одговори
-
Стапка на успех на задачата : „дали корисникот го доби она што му требаше“ златен стандард кога е добро дефиниран.
-
Усогласеност со ограничувањата : следи формат, должина, валидност на JSON, придржување кон шемата
Клучната поента
Ако вашата задача е од отворен тип (пишување, размислување, разговор за поддршка), метриките со еден број можат да бидат… нестабилни. Не бесмислени, само нестабилни. Мерењето на креативноста со линијар е можно, но ќе се чувствувате глупаво правејќи го тоа. (Веројатно и ќе го извадите окото.)
Значи: користете метрики, но врзете ги за човечки преглед и реални резултати од задачата (еден пример за дискусија за евалуација базирана на LLM + предупредувања: G-Eval ).
6) Табела за споредба - најдобри опции за евалуација (со необичности, бидејќи животот има необичности) 🧾✨
Еве едно практично мени со пристапи за евалуација. Комбинирајте и комбинирајте. Повеќето тимови го прават тоа.
| Алатка / Метод | Публика | Цена | Зошто функционира |
|---|---|---|---|
| Рачно изграден пакет за тестирање на прашања | Производ + инжинерство | $ | Многу таргетирано, брзо ги фаќа регресиите - но мора да го одржувате засекогаш 🙃 (почетна алатка: OpenAI Evals ) |
| Панел за оценување на човечка рубрика | Тимови кои можат да резервираат рецензенти | $$ | Најдобро за тон, нијанса, „дали човек би го прифатил ова“, мал хаос во зависност од рецензентите |
| LLM-како-судија (со рубрики) | Брзи итерациски јамки | $-$$ | Брзо и скалабилно, но може да наследи пристрасност и понекогаш ги оценува вибрациите, а не фактите (истражување + познати проблеми со пристрасност: G-Eval ) |
| Спринт со спротивставени црвени тимови | Безбедност + усогласеност | $$ | Пронаоѓа пикантни режими на неуспех, особено брзо инјектирање - се чувствува како тест за стрес во теретана (преглед на закани: OWASP LLM01 Брза инјекција / OWASP Топ 10 за апликации за LLM ) |
| Генерирање на синтетички тестови | Тимови за осветлување на податоци | $ | Одлична покриеност, но синтетичките потсетници можат да бидат премногу уредни, премногу учтиви… корисниците не се учтиви |
| A/B тестирање со реални корисници | Зрели производи | $$$ | Најјасниот сигнал - исто така и најемоционално стресен кога метриките се менуваат (класичен практичен водич: Кохави и др., „Контролирани експерименти на интернет“ ) |
| Евалуација заснована на пребарување (RAG проверки) | Апликации за пребарување + проверка на квалитетот | $$ | Мери „правилно го користи контекстот“, го намалува инфлацијата на халуцинацискиот резултат (преглед на RAG евалуацијата: Евалуација на RAG: Анкета ) |
| Мониторинг + детекција на поместување | Производствени системи | $$-$$$ | Ја фаќа деградацијата со текот на времето - беспрекорна до денот кога ќе ве спаси 😬 (преглед на дрифт: Истражување за дрифт на концепти (PMC) ) |
Забележете дека цените се намерно ниски. Тие зависат од обемот, алатките и бројот на состаноци што случајно ќе ги организирате.
7) Човечка евалуација - тајното оружје поради кое луѓето недоволно го финансираат 👀🧑⚖️
Ако правите само автоматска евалуација, ќе пропуштите:
-
Несовпаѓање на тонот („зошто е толку саркастично“)
-
Суптилни фактички грешки кои изгледаат течно
-
Штетни импликации, стереотипи или незгодно фразирање (ризик + пристрасно обликување: NIST AI RMF 1.0 )
-
Неуспеси во следењето на инструкциите кои сè уште звучат „паметно“
Направете ги рубриките конкретни (или рецензентите ќе ги дефинираат во слободен стил)
Лоша рубрика: „Услужливост“
Подобра рубрика:
-
Точност : фактички точно со оглед на навестувањето + контекстот
-
Комплетност : ги опфаќа потребните точки без претерување
-
Јасност : читливо, структурирано, минимална конфузија
-
Политика / безбедност : избегнува ограничена содржина, добро се справува со одбивањето (безбедносно рамки: NIST AI RMF 1.0 )
-
Стил : одговара на гласот, тонот, нивото на читање
-
Верност : не измислува извори или тврдења што не се поддржани
Исто така, понекогаш правете проверки меѓу оценувачите. Ако двајца рецензенти постојано се несогласуваат, тоа не е „проблем меѓу луѓето“, туку проблем со рубриката. Обично (основи на сигурност меѓу оценувачите: Мекхју за капата на Коен ).
8) Како да се евалуираат моделите со вештачка интелигенција за безбедност, робусност и „уф, корисници“ 🧯🧪
Ова е делот што го правите пред лансирањето - а потоа продолжувате да го правите, бидејќи интернетот никогаш не спие.
Тестови за робусност што треба да се вклучат
-
Печатни грешки, сленг, неисправна граматика
-
Многу долги и многу кратки прашања
-
Контрадикторни инструкции („бидете кратки, но вклучете ги сите детали“)
-
Разговори во повеќе кругови каде што корисниците ги менуваат целите
-
Брзи обиди за инјектирање („игнорирај ги претходните правила…“) (детали за заканата: OWASP LLM01 Брза инјекција )
-
Чувствителни теми што бараат внимателно одбивање (рамка за ризик/безбедност: NIST AI RMF 1.0 )
Евалуацијата на безбедноста не е само „дали одбива“
Добриот модел треба:
-
Јасно и смирено одбијте ги небезбедните барања (упатство за обликување: NIST AI RMF 1.0 )
-
Обезбедете побезбедни алтернативи кога е соодветно
-
Избегнувајте прекумерно одбивање на безопасни прашања (лажни позитиви)
-
Справувајте се со двосмислени барања со разјаснувачки прашања (кога е дозволено)
Прекумерното одбивање е вистински проблем со производот. Корисниците не сакаат да бидат третирани како сомнителни гоблини. 🧌 (Дури и ако се сомнителни гоблини.)
9) Трошок, латенција и оперативна реалност - евалуацијата што сите ја забораваат 💸⏱️
Еден модел може да биде „неверојатен“ и сепак да биде погрешен за вас ако е бавен, скап или оперативно кревок.
Оценете:
-
Распределба на латенцијата (не само просек - p95 и p99 се важни) (зошто перцентилите се важни: Работна книга на Google SRE за мониторинг )
-
Цена по успешна задача (не цена по токен поединечно)
-
Стабилност под оптоварување (тајм-аут, ограничувања на брзината, аномални скокови)
-
Сигурност на повикување на алатка (ако користи функции, дали се однесува добро)
-
Тенденции на должината на излезот (некои модели се разминуваат, а разминувањето чини пари)
Малку полош модел што е двојно побрз може да победи на тренинг. Тоа звучи очигледно, но луѓето го игнорираат. Како купување спортски автомобил за возење до продавница, а потоа жалење за простор во багажникот.
10) Едноставен работен тек од почеток до крај што можете да го копирате (и прилагодите) 🔁✅
Еве еден практичен водич за тоа како да се евалуираат модели со вештачка интелигенција без да се заглавите во бесконечни експерименти:
-
Дефинирај успех : задача, ограничувања, трошоци за неуспех
-
Создадете мал „јадрен“ тест сет : 50-200 примери што ја одразуваат вистинската употреба
-
Додај множества на рабови и контрадикторни групи : обиди за инјектирање, двосмислени инструкции, безбедносни сонди (класа на брза инјекција: OWASP LLM01 )
-
Извршете автоматски проверки : форматирање, валидност на JSON, основна точност каде што е можно
-
Извршете човечка ревизија : примероци на резултати низ категориите, бодување со рубрика
-
Споредете ги компромисите : квалитет наспроти цена наспроти латентност наспроти безбедност
-
Пилот-проект во ограничено издание : A/B тестови или постепено воведување (водич за A/B тестирање: Кохави и др. )
-
Монитор во продукција : дрифт, регресии, јамки за повратни информации од корисниците (преглед на дрифт: Анкета за дрифт на концепти (PMC) )
-
Итерација : инструкции за ажурирање, пребарување, фино подесување, заштитни огради, потоа повторно извршување на евалуација (шеми на итерација на евалуација: водич за евалуации на OpenAI )
Водете евиденција за верзии. Не затоа што е забавно, туку затоа што во иднина ќе ви биде благодарно додека држите кафе и мрморите „што се промени…“ ☕🙂
11) Чести стапици (т.е. начини на кои луѓето случајно се лажат себеси) 🪤
-
Обука за тестот : ги оптимизирате инструкциите сè додека реперната точка не изгледа одлично, но корисниците страдаат.
-
Пропуштени податоци за евалуација : тест-програмите се појавуваат во податоците за обука или фино подесување (упс)
-
Обожување на една метрика : бркање на еден резултат што не ја одразува вредноста на корисникот
-
Игнорирање на промената на дистрибуцијата : однесувањето на корисниците се менува и вашиот модел тивко се деградира (рамкира на ризик во производството: Анкета за промена на концептот (PMC) )
-
Прекумерно индексирање на „паметност“ : паметното расудување не е важно дали го нарушува форматирањето или измислува факти
-
Не се тестира квалитетот на одбивањето : „Не“ може да биде точно, но сепак ужасно UX
Исто така, внимавајте на демо снимките. Демо снимките се како трејлери за филмови. Тие ги прикажуваат најважните моменти, ги кријат бавните делови и повремено лажат со драматична музика. 🎬
12) Заклучок за тоа како да се евалуираат модели со вештачка интелигенција 🧠✨
Оценувањето на моделите со вештачка интелигенција не е еднократен резултат, туку избалансиран оброк. Потребни ви се протеини (точност), зеленчук (безбедност), јаглехидрати (брзина и цена) и да, понекогаш десерт (тон и задоволство) 🍲🍰 (рамка на ризик: NIST AI RMF 1.0 )
Ако не се сеќавате на ништо друго:
-
Дефинирајте што значи „добро“ за вашиот случај на употреба
-
Користете репрезентативни тест сетови, а не само познати бенчмаркови
-
Комбинирајте автоматизирани метрики со преглед на човечка рубрика
-
Тестирајте робусност и безбедност како корисниците да се спротивставуваат (бидејќи понекогаш… тие се) (класа на брзо инјектирање: OWASP LLM01 )
-
Вклучете ги трошоците и латенцијата во евалуацијата, а не како дополнителна мисла (зошто перцентилите се важни: Google SRE Workbook )
-
Мониторирање по лансирањето - моделите се менуваат, апликациите се развиваат, луѓето стануваат креативни (преглед на отстапувањето: Анкета за отстапувањето на концептот (PMC) )
Така се оценуваат моделите со вештачка интелигенција на начин што ќе се одржи кога вашиот производ е активен и луѓето почнуваат да прават непредвидливи работи со други луѓе. Што е секогаш така. 🙂
Најчесто поставувани прашања
Кој е првиот чекор во тоа како да се евалуираат моделите со вештачка интелигенција за вистински производ?
Започнете со дефинирање што значи „добро“ за вашиот специфичен случај на употреба. Наведете ја целта на корисникот, колку ве чинат неуспесите (мали наспроти големи влогови) и каде ќе работи моделот (облак, на уред, регулирана средина). Потоа наведете ги строгите ограничувања како што се латентност, цена, приватност и контрола на тонот. Без оваа основа, ќе мерите многу, а сепак ќе донесувате лоша одлука.
Како да изградам тест сет што навистина ги одразува моите корисници?
Создадете тест сет кој е навистина ваш, а не само јавен репер. Вклучете златни примери што со гордост би ги испратиле, плус бучни, необични прашања со печатни грешки, полуреченици и двосмислени барања. Додадете остра индикациска анализа и сонди за режим на неуспех што предизвикуваат халуцинации или небезбедни одговори. Опфатете ја разновидноста во нивото на вештина, дијалектите, јазиците и домените за да не се уништат резултатите во продукцијата.
Кои метрики треба да ги користам, а кои можат да бидат погрешни?
Усогласете ги метриките со типот на задача. Точното совпаѓање и точноста функционираат добро за извлекување и структурирани излезни податоци, додека прецизноста/потсетувањето и F1 помагаат кога нешто што се пропушта е полошо од дополнителен шум. Преклопувачките метрики како BLEU/ROUGE можат да доведат до заблуда за задачи со отворен крај, а вградувањето сличност може да награди „погрешни, но слични“ одговори. За пишување, поддршка или расудување, комбинирајте ги метриките со човечки преглед и стапки на успех на задачите.
Како треба да ги структурирам евалуациите за да бидат повторувачки и квалитетни за производство?
Цврстата рамка за евалуација е повторувачка, репрезентативна, повеќеслојна и практична. Комбинирајте автоматизирани проверки (формат, валидност на JSON, основна точност) со бодување со човечки рубрики и тестови на контрадикторност. Направете ја отпорна на неовластено овластување со избегнување на протекување и „подучување на тестот“. Одржувајте ја евалуацијата свесна за трошоците за да можете да ја повторувате често, а не само еднаш пред лансирањето.
Кој е најдобриот начин да се направи човечка евалуација без таа да се претвори во хаос?
Користете конкретна рубрика за рецензентите да не се ограничуваат. Оценувајте атрибути како што се точност, комплетност, јасност, ракување со безбедноста/политиката, совпаѓање на стилот/гласот и верност (без измислување тврдења или извори). Периодично проверувајте ја согласноста меѓу оценувачите; ако рецензентите постојано не се согласуваат, рубриката веројатно треба да се доработи. Човечкиот преглед е особено вреден за несовпаѓање на тонот, суптилни фактички грешки и неуспеси во следењето на инструкциите.
Како да ја проценам безбедноста, робусноста и ризиците од брзо инјектирање?
Тестирајте со внесувања од типот „уф, корисници“: печатни грешки, сленг, спротивставени инструкции, многу долги или многу кратки инструкции и промени на целта во повеќе кривини. Вклучете обиди за инјектирање на инструкции како „игнорирај ги претходните правила“ и чувствителни теми што бараат внимателно одбивање. Добрите безбедносни перформанси не се само одбивање - тоа е јасно одбивање, нудење побезбедни алтернативи кога е соодветно и избегнување на прекумерно одбивање на безопасни барања што му штетат на UX.
Како да ги проценам трошоците и латенцијата на начин што одговара на реалноста?
Не мерете само просеци - следете ја распределбата на латентноста, особено p95 и p99. Оценете ја цената по успешна задача, а не цената по токен поединечно, бидејќи повторните обиди и нестабилните резултати можат да ги избришат заштедите. Тестирајте ја стабилноста под оптоварување (истекувања на време, ограничувања на брзината, скокови) и сигурноста на повикувањето на алатка/функција. Малку полош модел што е двојно побрз или постабилен може да биде подобар избор на производ.
Кој е едноставен работен тек од почеток до крај за тоа како да се евалуираат моделите на вештачка интелигенција?
Дефинирајте критериуми за успех и ограничувања, потоа креирајте мал основен тест сет (приближно 50-200 примери) што ја отсликува реалната употреба. Додадете множества предности и контрадикторности за безбедност и обиди за инјектирање. Извршете автоматски проверки, а потоа земете примероци од излезите за бодување со човечки рубрики. Споредете го квалитетот наспроти цената наспроти латенцијата наспроти безбедноста, пилотирајте со ограничено воведување или A/B тест и следете го во производството за отстапувања и регресии.
Кои се најчестите начини на кои тимовите случајно се лажат себеси при евалуација на моделот?
Вообичаени стапици вклучуваат оптимизирање на потсетниците за да се постигне најдобар резултат додека корисниците страдаат, протекување на потсетниците за евалуација во обуки или податоци за фино подесување и обожавање на една метрика што не ја одразува вредноста на корисникот. Тимовите, исто така, го игнорираат поместувањето на дистрибуцијата, преиндексираат на „паметност“ наместо усогласеност и верност на форматот и го прескокнуваат тестирањето на квалитетот на одбивањето. Демо-верзиите можат да ги сокријат овие проблеми, затоа потпирајте се на структурирани евалуации, а не на истакнати ролни.
Референци
-
OpenAI - Водич за евалуации на OpenAI - platform.openai.com
-
Национален институт за стандарди и технологија (NIST) - Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (репозиториум на GitHub) - github.com
-
scikit-learn - precision_recall_fscore_support - scikit-learn.org
-
Здружение за компјутерска лингвистика (ACL Антологија) - BLEU - aclanthology.org
-
Здружение за компјутерска лингвистика (ACL Антологија) - РУЖ - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Брза инјекција - owasp.org
-
OWASP - OWASP Топ 10 за апликации за големи јазични модели - owasp.org
-
Универзитет Стенфорд - Кохави и др., „Контролирани експерименти на интернет“ - stanford.edu
-
arXiv - Евалуација на RAG: Анкета - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Анкета за промена на концептот (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - Мекхју за Коеновата капа - nih.gov
-
Google - SRE работна книга за мониторинг - google.workbook