Σύντομη απάντηση: Ορίστε τι σημαίνει «καλό» για την περίπτωση χρήσης σας και, στη συνέχεια, δοκιμάστε με αντιπροσωπευτικές, εκδοχικές προτροπές και περιπτώσεις edge. Συνδυάστε αυτοματοποιημένες μετρήσεις με βαθμολόγηση ανθρώπινης ρουμπρίκας, μαζί με ελέγχους ασφάλειας και prompt-injection. Εάν οι περιορισμοί κόστους ή καθυστέρησης γίνουν δεσμευτικοί, συγκρίνετε τα μοντέλα με βάση την επιτυχία της εργασίας ανά λίβρα που δαπανήθηκε και τους χρόνους απόκρισης p95/p99.
Βασικά συμπεράσματα:
Λογοδοσία : Ορίστε σαφείς κατόχους, διατηρήστε αρχεία καταγραφής εκδόσεων και επανεκτελέστε τις αξιολογήσεις μετά από οποιαδήποτε προτροπή ή αλλαγή μοντέλου.
Διαφάνεια : Καταγράψτε τα κριτήρια επιτυχίας, τους περιορισμούς και το κόστος αποτυχίας προτού ξεκινήσετε τη συλλογή βαθμολογιών.
Ελεγξιμότητα : Διατηρήστε επαναλήψιμες σουίτες δοκιμών, σύνολα δεδομένων με ετικέτες και παρακολουθούμενες μετρήσεις καθυστέρησης p95/p99.
Αμφισβήτηση : Χρησιμοποιήστε ρουμπρίκες ανθρώπινης αξιολόγησης και μια καθορισμένη διαδρομή ενστάσεων για αμφισβητούμενα αποτελέσματα.
Αντίσταση στην κακή χρήση : Άμεση έγχυση από την Red-team, ευαίσθητα θέματα και υπερβολική άρνηση προστασίας των χρηστών.
Αν επιλέγετε ένα μοντέλο για ένα προϊόν, ένα ερευνητικό έργο ή ακόμα και ένα εσωτερικό εργαλείο, δεν μπορείτε απλώς να πείτε «ακούγεται έξυπνο» και να το διαθέσετε (δείτε τον οδηγό αξιολογήσεων OpenAI και το NIST AI RMF 1.0 ). Έτσι καταλήγετε με ένα chatbot που εξηγεί με σιγουριά πώς να ζεστάνετε ένα πιρούνι στον φούρνο μικροκυμάτων. 😬
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Το μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης: τάσεις που διαμορφώνουν την επόμενη δεκαετία.
Βασικές καινοτομίες, αντίκτυπος στην απασχόληση και ηθική που πρέπει να παρακολουθούμε.
🔗 Επεξήγηση βασικών μοντέλων στην παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για αρχάριους
Μάθετε τι είναι, πόσο εκπαιδευμένα είναι και γιατί έχουν σημασία.
🔗 Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη επηρεάζει το περιβάλλον και την κατανάλωση ενέργειας
Εξερευνήστε τις εκπομπές, τη ζήτηση ηλεκτρικής ενέργειας και τρόπους μείωσης του αποτυπώματος.
🔗 Πώς λειτουργεί η αναβάθμιση με τεχνητή νοημοσύνη για πιο ευκρινείς εικόνες σήμερα
Δείτε πώς τα μοντέλα προσθέτουν λεπτομέρειες, αφαιρούν θόρυβο και μεγεθύνουν καθαρά.
1) Ορισμός του «καλού» (εξαρτάται, και αυτό είναι εντάξει) 🎯
Πριν κάνετε οποιαδήποτε αξιολόγηση, αποφασίστε πώς μοιάζει η επιτυχία. Διαφορετικά, θα μετρήσετε τα πάντα και δεν θα μάθετε τίποτα. Είναι σαν να φέρνετε μια μεζούρα για να κρίνετε έναν διαγωνισμό κέικ. Σίγουρα, θα πάρετε αριθμούς, αλλά δεν θα σας πουν πολλά 😅
Διευκρινίζω:
-
Στόχος χρήστη : σύνοψη, αναζήτηση, γραφή, συλλογισμός, εξαγωγή γεγονότων
-
Κόστος αποτυχίας : μια λανθασμένη σύσταση ταινίας είναι αστεία· μια λανθασμένη ιατρική οδηγία... δεν είναι αστεία (πλαίσιο κινδύνου: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Περιβάλλον χρόνου εκτέλεσης : στη συσκευή, στο cloud, πίσω από τείχος προστασίας, σε ρυθμιζόμενο περιβάλλον
-
Πρωτεύοντες περιορισμοί : καθυστέρηση, κόστος ανά αίτημα, ιδιωτικότητα, επεξηγηματικότητα, πολυγλωσσική υποστήριξη, έλεγχος τόνου
Ένα μοντέλο που είναι «καλύτερο» σε μια δουλειά μπορεί να είναι καταστροφή σε μια άλλη. Αυτό δεν είναι αντίφαση, είναι πραγματικότητα. 🙂
2) Πώς μοιάζει ένα ισχυρό πλαίσιο αξιολόγησης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης 🧰
Ναι, αυτό είναι το κομμάτι που οι άνθρωποι παραλείπουν. Παίρνουν ένα σημείο αναφοράς, το εκτελούν μία φορά και το τελειώνουν. Ένα ισχυρό πλαίσιο αξιολόγησης έχει μερικά συνεπή χαρακτηριστικά (πρακτικά παραδείγματα εργαλείων: Αξιολογήσεις OpenAI / Οδηγός αξιολογήσεων OpenAI ):
-
Επαναλήψιμο - μπορείτε να το εκτελέσετε ξανά την επόμενη εβδομάδα και να εμπιστευτείτε τις συγκρίσεις
-
Αντιπροσωπευτικό - αντικατοπτρίζει τους πραγματικούς χρήστες και τις εργασίες σας (όχι μόνο πληροφορίες)
-
Πολυεπίπεδο - συνδυάζει αυτοματοποιημένες μετρήσεις + ανθρώπινη αξιολόγηση + δοκιμές ανταγωνισμού
-
Δυνατότητα εφαρμογής - τα αποτελέσματα σας λένε τι να διορθώσετε, όχι απλώς «η βαθμολογία μειώθηκε».
-
Ανθεκτικό σε παραβιάσεις - αποφεύγει την «εκμάθηση στη δοκιμή» ή τυχαία διαρροή
-
Επίγνωση του κόστους - η αξιολόγηση από μόνη της δεν θα πρέπει να σας χρεοκοπήσει (εκτός αν σας αρέσει ο πόνος)
Αν η αξιολόγησή σας δεν αντέξει την αντίδραση ενός σκεπτικιστή συμπαίκτη που λέει «Εντάξει, αλλά αντιστοιχίστε το στην παραγωγή», τότε δεν έχει ολοκληρωθεί ακόμα. Αυτός είναι ο έλεγχος της ατμόσφαιρας.
3) Πώς να αξιολογήσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ξεκινώντας με φέτες περιπτώσεων χρήσης 🍰
Να ένα κόλπο που σας εξοικονομεί πολύ χρόνο: χωρίστε την περίπτωση χρήσης σε φέτες .
Αντί για «αξιολόγηση του μοντέλου», κάντε τα εξής:
-
Κατανόηση πρόθεσης (παίρνει αυτό που θέλει ο χρήστης);
-
Ανάκτηση ή χρήση συμφραζομένων (χρησιμοποιεί σωστά τις παρεχόμενες πληροφορίες);
-
Συλλογιστική / εργασίες πολλαπλών βημάτων (παραμένει συνεκτική σε όλα τα βήματα);
-
Μορφοποίηση και δομή (ακολουθεί τις οδηγίες)
-
Ευθυγράμμιση ασφάλειας και πολιτικής (αποφεύγει το μη ασφαλές περιεχόμενο; βλ. NIST AI RMF 1.0 )
-
Τόνος και ύφος μάρκας (ακούγεται όπως θέλετε να ακούγεται);
Αυτό κάνει το "Πώς να αξιολογήσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης" να μοιάζει λιγότερο με μια τεράστια εξέταση και περισσότερο με ένα σύνολο στοχευμένων κουίζ. Τα κουίζ είναι ενοχλητικά, αλλά διαχειρίσιμα. 😄
4) Βασικά στοιχεία αξιολόγησης εκτός σύνδεσης - σύνολα δοκιμών, ετικέτες και οι λιγότερο εντυπωσιακές λεπτομέρειες που έχουν σημασία 📦
Η αξιολόγηση εκτός σύνδεσης είναι η διαδικασία όπου πραγματοποιείτε ελεγχόμενες δοκιμές πριν οι χρήστες αγγίξουν οτιδήποτε (μοτίβα ροής εργασίας: αξιολογήσεις OpenAI ).
Δημιουργήστε ή συλλέξτε ένα σετ δοκιμών που είναι πραγματικά δικό σας
Ένα καλό σύνολο δοκιμών συνήθως περιλαμβάνει:
-
Χρυσά παραδείγματα : ιδανικά αποτελέσματα που θα πουλούσατε με υπερηφάνεια
-
πεζά-κεφαλαία σε ακραίες περιπτώσεις : διφορούμενες υποδείξεις, ακατάστατες εισαγωγές, απροσδόκητη μορφοποίηση
-
Ανιχνευτές λειτουργίας αστοχίας : προτροπές που προκαλούν παραισθήσεις ή επικίνδυνες απαντήσεις (πλαίσιο δοκιμών κινδύνου: NIST AI RMF 1.0 )
-
Κάλυψη ποικιλομορφίας : διαφορετικά επίπεδα δεξιοτήτων χρηστών, διάλεκτοι, γλώσσες, τομείς
Αν δοκιμάζετε μόνο σε «καθαρές» προτροπές, το μοντέλο θα φαίνεται εκπληκτικό. Στη συνέχεια, οι χρήστες σας εμφανίζονται με τυπογραφικά λάθη, μισές προτάσεις και ενέργεια οργισμένων κλικ. Καλώς ορίσατε στην πραγματικότητα.
Επιλογές επισήμανσης (γνωστές και ως: επίπεδα αυστηρότητας)
Μπορείτε να επισημάνετε τις εξόδους ως:
-
Δυαδικό : επιτυχία/αποτυχία (γρήγορο, σκληρό)
-
Τακτικός : βαθμολογία ποιότητας 1-5 (λεπτή, υποκειμενική)
-
Πολλαπλά χαρακτηριστικά : ακρίβεια, πληρότητα, τόνος, χρήση παραπομπών, κ.λπ. (καλύτερη, πιο αργή)
Η πολυπαραμετρικότητα είναι το ιδανικό σημείο για πολλές ομάδες. Είναι σαν να δοκιμάζεις φαγητό και να κρίνεις την αλμυρότητα ξεχωριστά από την υφή. Διαφορετικά, απλώς λες «καλό» και αδιαφορείς.
5) Μετρήσεις που δεν λένε ψέματα - και μετρήσεις που κάπως λένε 📊😅
Οι μετρήσεις είναι πολύτιμες... αλλά μπορούν επίσης να είναι μια βόμβα με γκλίτερ. Λαμπερές, παντού, και δύσκολες στο καθάρισμα.
Κοινές οικογένειες μετρικών
-
Ακρίβεια / ακριβής αντιστοίχιση : ιδανικό για εξαγωγή, ταξινόμηση, δομημένες εργασίες
-
F1 / ακρίβεια / ανάκληση : χρήσιμο όταν η απώλεια κάτι είναι χειρότερη από τον επιπλέον θόρυβο (ορισμοί: scikit-learn ακρίβεια/ανάκληση/F-score )
-
Επικάλυψη στυλ BLEU / ROUGE : κατάλληλη για εργασίες που μοιάζουν με σύνοψη, συχνά παραπλανητική (αρχικές μετρήσεις: BLEU και ROUGE )
-
Ενσωμάτωση ομοιότητας : χρήσιμη για σημασιολογική αντιστοίχιση, μπορεί να ανταμείψει λανθασμένες αλλά παρόμοιες απαντήσεις
-
Ποσοστό επιτυχίας εργασίας : χρυσό πρότυπο «πήρε ο χρήστης αυτό που χρειαζόταν» όταν ορίζεται σωστά
-
Συμμόρφωση με περιορισμούς : ακολουθεί τη μορφή, το μήκος, την εγκυρότητα JSON, την τήρηση του σχήματος
Το βασικό σημείο
Αν η εργασία σας είναι ανοιχτού τύπου (γραφή, συλλογισμός, συνομιλία υποστήριξης), οι μετρήσεις ενός αριθμού μπορεί να είναι... ασταθείς. Όχι άσκοπες, απλώς ασταθείς. Η μέτρηση της δημιουργικότητας με έναν χάρακα είναι δυνατή, αλλά θα νιώσετε ανόητοι κάνοντάς το. (Επίσης, πιθανότατα θα βγάλετε το μάτι σας έξω.)
Λοιπόν: χρησιμοποιήστε μετρήσεις, αλλά συνδέστε τες με την ανθρώπινη αξιολόγηση και τα πραγματικά αποτελέσματα των εργασιών (ένα παράδειγμα συζήτησης αξιολόγησης που βασίζεται στο LLM + προειδοποιήσεις: G-Eval ).
6) Ο Πίνακας Συγκριτικής Αξιολόγησης - κορυφαίες επιλογές αξιολόγησης (με ιδιορρυθμίες, γιατί η ζωή έχει ιδιορρυθμίες) 🧾✨
Ορίστε ένα πρακτικό μενού προσεγγίσεων αξιολόγησης. Συνδυάστε και ταιριάξτε. Οι περισσότερες ομάδες το κάνουν.
| Εργαλείο / Μέθοδος | Ακροατήριο | Τιμή | Γιατί λειτουργεί |
|---|---|---|---|
| Χειροποίητη σουίτα δοκιμών προτροπών | Προϊόν + μηχανική | $ | Πολύ στοχευμένο, εντοπίζει γρήγορα τις παλινδρομήσεις - αλλά πρέπει να το διατηρείτε για πάντα 🙃 (εργαλεία εκκίνησης: OpenAI Evals ) |
| Πίνακας βαθμολόγησης ανθρώπινης ρουμπρίνας | Ομάδες που μπορούν να διαθέσουν κριτικούς | $$ | Ιδανικό για τόνο, απόχρωση, «θα το δεχόταν αυτό ένας άνθρωπος», ελαφρύ χάος ανάλογα με τους κριτικούς |
| LLM-ως-κριτής (με ρουμπρίκες) | Γρήγοροι βρόχοι επανάληψης | $-$$ | Γρήγορο και επεκτάσιμο, αλλά μπορεί να κληρονομήσει προκατάληψη και μερικές φορές βαθμολογεί δονήσεις όχι γεγονότα (έρευνα + γνωστά ζητήματα προκατάληψης: G-Eval ) |
| Αντίπαλος σπριντ με κόκκινες ομάδες | Ασφάλεια + συμμόρφωση | $$ | Εντοπίζει εξαιρετικές λειτουργίες αποτυχίας, ειδικά την άμεση ένεση - μοιάζει με τεστ αντοχής στο γυμναστήριο (επισκόπηση απειλών: OWASP LLM01 Άμεση Ένεση / OWASP Κορυφαίες 10 για Εφαρμογές LLM ) |
| Δημιουργία συνθετικών δοκιμών | Ομάδες Data-light | $ | Εξαιρετική κάλυψη, αλλά οι σύνθετες προτροπές μπορεί να είναι πολύ εύστοχες, πολύ ευγενικές... οι χρήστες δεν είναι ευγενικοί |
| Δοκιμές A/B με πραγματικούς χρήστες | Ώριμα προϊόντα | $$$ | Το πιο ξεκάθαρο σήμα - και το πιο συναισθηματικά αγχωτικό όταν οι μετρήσεις αλλάζουν (κλασικός πρακτικός οδηγός: Kohavi et al., “Ελεγχόμενα πειράματα στο διαδίκτυο” ) |
| Αξιολόγηση με βάση την ανάκτηση (έλεγχοι RAG) | Εφαρμογές αναζήτησης + QA | $$ | Μετράει «σωστά τη χρήση του πλαισίου», μειώνει τον πληθωρισμό της βαθμολογίας των ψευδαισθήσεων (επισκόπηση αξιολόγησης RAG: Αξιολόγηση του RAG: Μια Έρευνα ) |
| Παρακολούθηση + ανίχνευση μετατόπισης | Συστήματα παραγωγής | $$-$$$ | Εντοπίζει την υποβάθμιση με την πάροδο του χρόνου - αψεγάδιαστο μέχρι την ημέρα που σε σώζει 😬 (επισκόπηση drift: Έρευνα drift concept (PMC) ) |
Παρατηρήστε ότι οι τιμές είναι επίτηδες χαμηλές. Εξαρτώνται από την κλίμακα, τα εργαλεία και τον αριθμό των συναντήσεων που δημιουργείτε κατά λάθος.
7) Ανθρώπινη αξιολόγηση - το μυστικό όπλο που υποχρηματοδοτεί τους ανθρώπους 👀🧑⚖️
Αν κάνετε μόνο αυτοματοποιημένη αξιολόγηση, θα χάσετε:
-
Ασυμφωνία τόνου («γιατί είναι τόσο σαρκαστικό»)
-
Λεπτά πραγματικά λάθη που φαίνονται άπταιστα
-
Επιβλαβείς επιπτώσεις, στερεότυπα ή αδέξια διατύπωση (διατύπωση κινδύνου + προκατάληψης: NIST AI RMF 1.0 )
-
Αποτυχίες στην παρακολούθηση οδηγιών που εξακολουθούν να ακούγονται «έξυπνες»
Κάντε τις ρουμπρίκες συγκεκριμένες (ή οι κριτές θα κάνουν freestyle)
Κακή ρουμπρίκα: «Εξυπηρετικότητα».
Καλύτερη ρουμπρίκα:
-
Ορθότητα : ακριβής ως προς τα γεγονότα, δεδομένης της προτροπής + των συμφραζομένων
-
Πληρότητα : καλύπτει τα απαιτούμενα σημεία χωρίς περιττές λεπτομέρειες
-
Σαφήνεια : ευανάγνωστο, δομημένο, ελάχιστη σύγχυση
-
Πολιτική / ασφάλεια : αποφεύγει το περιορισμένο περιεχόμενο, χειρίζεται καλά την άρνηση (πλαίσιο ασφαλείας: NIST AI RMF 1.0 )
-
Στυλ : ταιριάζει με τη φωνή, τον τόνο, το επίπεδο ανάγνωσης
-
Πιστότητα : δεν επινοεί πηγές ή ισχυρισμούς που δεν υποστηρίζονται
Επίσης, κάντε ελέγχους μεταξύ αξιολογητών περιστασιακά. Εάν δύο κριτές διαφωνούν συνεχώς, δεν είναι «πρόβλημα ανθρώπων», είναι πρόβλημα ρουμπρίκας. Συνήθως (βασικά στοιχεία αξιοπιστίας μεταξύ αξιολογητών: McHugh για το κάπα του Cohen ).
8) Πώς να αξιολογήσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για ασφάλεια, ανθεκτικότητα και «ωχ, χρήστες» 🧯🧪
Αυτό είναι το κομμάτι που κάνετε πριν από την κυκλοφορία - και μετά συνεχίζετε να το κάνετε, επειδή το διαδίκτυο δεν κοιμάται ποτέ.
Δοκιμές ανθεκτικότητας που πρέπει να περιλαμβάνουν
-
Τυπογραφικά λάθη, αργκό, προβληματική γραμματική
-
Πολύ μακροσκελείς και πολύ σύντομες προτροπές
-
Αντικρουόμενες οδηγίες («να είστε σύντομοι αλλά να συμπεριλάβετε κάθε λεπτομέρεια»)
-
Συζητήσεις πολλαπλών στροφών όπου οι χρήστες αλλάζουν στόχους
-
Προτροπή προσπαθειών έγχυσης ("αγνόηση προηγούμενων κανόνων...") (λεπτομέρειες απειλής: OWASP LLM01 Προτροπή έγχυσης )
-
Ευαίσθητα θέματα που απαιτούν προσεκτική απόρριψη (πλαίσιο κινδύνου/ασφάλειας: NIST AI RMF 1.0 )
Η αξιολόγηση ασφάλειας δεν είναι απλώς «αρνείται»
Ένα καλό μοντέλο θα πρέπει:
-
Απορρίψτε τα μη ασφαλή αιτήματα με σαφήνεια και ηρεμία (καθοδήγηση: NIST AI RMF 1.0 )
-
Παρέχετε ασφαλέστερες εναλλακτικές λύσεις όταν είναι απαραίτητο
-
Αποφύγετε την υπερβολική άρνηση ακίνδυνων ερωτημάτων (ψευδώς θετικά αποτελέσματα)
-
Χειρισμός ασαφών αιτημάτων με διευκρινιστικές ερωτήσεις (όταν επιτρέπεται)
Η υπερβολική άρνηση είναι ένα πραγματικό πρόβλημα προϊόντος. Στους χρήστες δεν αρέσει να τους φέρονται σαν ύποπτα καλικάντζαρα. 🧌 (Ακόμα κι αν είναι ύποπτα καλικάντζαρα.)
9) Κόστος, καθυστέρηση και λειτουργική πραγματικότητα - η αξιολόγηση που όλοι ξεχνούν 💸⏱️
Ένα μοντέλο μπορεί να είναι «εκπληκτικό» και παρόλα αυτά να μην είναι κατάλληλο για εσάς, αν είναι αργό, ακριβό ή λειτουργικά εύθραυστο.
Αξιολογώ:
-
Κατανομή καθυστέρησης (όχι μόνο μέσος όρος - οι p95 και p99 έχουν σημασία) (γιατί τα ποσοστά έχουν σημασία: Βιβλίο εργασίας Google SRE για την παρακολούθηση )
-
Κόστος ανά επιτυχημένη εργασία (όχι κόστος ανά διακριτικό μεμονωμένα)
-
Σταθερότητα υπό φορτίο (χρονικά όρια, όρια ρυθμού, ανώμαλες αιχμές)
-
Αξιοπιστία κλήσης εργαλείου (αν χρησιμοποιεί συναρτήσεις, συμπεριφέρεται σωστά);
-
Τάσεις μήκους εξόδου (ορισμένα μοντέλα είναι ακανόνιστα και η ακανόνιστη λειτουργία κοστίζει χρήματα)
Ένα ελαφρώς χειρότερο μοντέλο που είναι δύο φορές πιο γρήγορο μπορεί να κερδίσει στις δοκιμές. Αυτό ακούγεται προφανές, κι όμως οι άνθρωποι το αγνοούν. Σαν να αγοράζουν ένα σπορ αυτοκίνητο για να πάνε για ψώνια και μετά να παραπονιούνται για τον χώρο αποσκευών.
10) Μια απλή ολοκληρωμένη ροή εργασίας που μπορείτε να αντιγράψετε (και να τροποποιήσετε) 🔁✅
Ακολουθεί μια πρακτική ροή για το πώς να αξιολογήσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χωρίς να παγιδευτείτε σε ατελείωτα πειράματα:
-
Ορισμός της επιτυχίας : έργο, περιορισμοί, κόστος αποτυχίας
-
Δημιουργήστε ένα μικρό «βασικό» σύνολο δοκιμών : 50-200 παραδείγματα που αντικατοπτρίζουν την πραγματική χρήση
-
Προσθήκη συνόλων ακμών και αντιπάλων : προσπάθειες έγχυσης, διφορούμενες προτροπές, ανιχνευτές ασφαλείας (κατηγορία άμεσης έγχυσης: OWASP LLM01 )
-
Εκτέλεση αυτοματοποιημένων ελέγχων : μορφοποίηση, εγκυρότητα JSON, βασική ορθότητα όπου είναι δυνατόν
-
Εκτέλεση ανθρώπινης αξιολόγησης : δείγματα αποτελεσμάτων σε όλες τις κατηγορίες, βαθμολόγηση με ρουμπρίκα
-
Σύγκριση συμβιβασμών : ποιότητα έναντι κόστους έναντι καθυστέρησης έναντι ασφάλειας
-
Πιλοτική εφαρμογή σε περιορισμένη έκδοση : Δοκιμές A/B ή σταδιακή εφαρμογή (οδηγός δοκιμών A/B: Kohavi et al. )
-
Παρακολούθηση στην παραγωγή : απόκλιση, παλινδρομήσεις, βρόχοι ανατροφοδότησης χρηστών (επισκόπηση απόκλισης: Έρευνα απόκλισης εννοιών (PMC) )
-
Επανάληψη : προτροπές ενημέρωσης, ανάκτηση, βελτιστοποίηση, προστατευτικά κιγκλιδώματα, και στη συνέχεια επανεκτέλεση αξιολόγησης (μοτίβα επανάληψης αξιολόγησης: Οδηγός αξιολογήσεων OpenAI )
Κρατήστε αρχεία καταγραφής εκδόσεων. Όχι επειδή είναι διασκεδαστικό, αλλά επειδή στο μέλλον θα σας ευχαριστείτε κρατώντας έναν καφέ και μουρμουρίζοντας «τι άλλαξε…» ☕🙂
11) Συνήθεις παγίδες (γνωστές και ως: τρόποι με τους οποίους οι άνθρωποι ξεγελούν κατά λάθος τον εαυτό τους) 🪤
-
Εκπαίδευση για τη δοκιμή : βελτιστοποιείτε τις προτροπές μέχρι το σημείο αναφοράς να φαίνεται εξαιρετικό, αλλά οι χρήστες υποφέρουν
-
Διαρροή δεδομένων αξιολόγησης : τα ερωτήματα δοκιμής εμφανίζονται σε δεδομένα εκπαίδευσης ή βελτιστοποίησης (ουπς)
-
Λατρεία μίας μέτρησης : κυνηγώντας μία βαθμολογία που δεν αντικατοπτρίζει την αξία του χρήστη
-
Αγνοώντας τη μετατόπιση κατανομής : η συμπεριφορά των χρηστών αλλάζει και το μοντέλο σας υποβαθμίζεται αθόρυβα (πλαίσιο κινδύνου παραγωγής: Έρευνα μετατόπισης εννοιών (PMC) )
-
Υπερβολική καταλογογράφηση με βάση την «έξυπνη σκέψη» : η έξυπνη συλλογιστική δεν έχει σημασία αν παραβιάζει τη μορφοποίηση ή αν επινοεί γεγονότα
-
Δεν ελέγχεται η ποιότητα απόρριψης : Το "Όχι" μπορεί να είναι σωστό, αλλά εξακολουθεί να είναι απαίσιο UX
Επίσης, να είστε προσεκτικοί με τα demo. Τα demo είναι σαν τρέιλερ ταινιών. Δείχνουν τα highlights, κρύβουν τα αργά σημεία και περιστασιακά περιέχουν δραματική μουσική. 🎬
12) Τελική σύνοψη σχετικά με τον τρόπο αξιολόγησης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης 🧠✨
Η αξιολόγηση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι μία μόνο βαθμολογία, είναι ένα ισορροπημένο γεύμα. Χρειάζεστε πρωτεΐνη (ορθότητα), λαχανικά (ασφάλεια), υδατάνθρακες (ταχύτητα και κόστος) και ναι, μερικές φορές επιδόρπιο (νόσα και απόλαυση) 🍲🍰 (πλαίσιο κινδύνου: NIST AI RMF 1.0 )
Αν δεν θυμάστε τίποτα άλλο:
-
Ορίστε τι σημαίνει «καλό» για την περίπτωση χρήσης σας
-
Χρησιμοποιήστε αντιπροσωπευτικά σύνολα δοκιμών, όχι μόνο διάσημα σημεία αναφοράς
-
Συνδυάστε αυτοματοποιημένες μετρήσεις με ανθρώπινη αναθεώρηση ρουμπρίκας
-
Δοκιμάστε την ανθεκτικότητα και την ασφάλεια όπως οι χρήστες που είναι ανταγωνιστικοί (γιατί μερικές φορές... είναι) (κατηγορία άμεσης έγχυσης: OWASP LLM01 )
-
Συμπεριλάβετε το κόστος και την καθυστέρηση στην αξιολόγηση, όχι ως δεύτερη σκέψη (γιατί τα ποσοστά έχουν σημασία: Βιβλίο εργασίας Google SRE )
-
Παρακολούθηση μετά την κυκλοφορία - τα μοντέλα μεταβάλλονται, οι εφαρμογές εξελίσσονται, οι άνθρωποι γίνονται δημιουργικοί (επισκόπηση μετατόπισης: Έρευνα μετατόπισης εννοιών (PMC) )
Αυτός είναι ο τρόπος αξιολόγησης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με τρόπο που να αντέχει όταν το προϊόν σας είναι ενεργό και οι άνθρωποι αρχίζουν να κάνουν απρόβλεπτα πράγματα. Που συμβαίνει πάντα. 🙂
Συχνές ερωτήσεις
Ποιο είναι το πρώτο βήμα στην αξιολόγηση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για ένα πραγματικό προϊόν;
Ξεκινήστε ορίζοντας τι σημαίνει «καλό» για τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης σας. Καθορίστε τον στόχο χρήστη, τι σας κοστίζουν οι αποτυχίες (χαμηλού διακυβεύματος έναντι υψηλού διακυβεύματος) και πού θα εκτελεστεί το μοντέλο (cloud, εντός συσκευής, ρυθμιζόμενο περιβάλλον). Στη συνέχεια, απαριθμήστε αυστηρούς περιορισμούς όπως η καθυστέρηση, το κόστος, το απόρρητο και ο έλεγχος τόνου. Χωρίς αυτήν τη βάση, θα μετράτε πολλά και θα εξακολουθείτε να παίρνετε μια κακή απόφαση.
Πώς μπορώ να δημιουργήσω ένα σύνολο δοκιμών που να αντικατοπτρίζει πραγματικά τους χρήστες μου;
Δημιουργήστε ένα σύνολο δοκιμών που είναι πραγματικά δικό σας, όχι απλώς ένα δημόσιο σημείο αναφοράς. Συμπεριλάβετε χρυσά παραδείγματα που θα προωθούσατε με υπερηφάνεια, καθώς και θορυβώδεις, ασυνήθιστες υποδείξεις με τυπογραφικά λάθη, ημι-προτάσεις και διφορούμενα αιτήματα. Προσθέστε ακραίες πεζές-κεφαλαίες και ανιχνευτές αστοχίας που προκαλούν παραισθήσεις ή επικίνδυνες απαντήσεις. Καλύψτε την ποικιλομορφία σε επίπεδο δεξιοτήτων, διαλέκτους, γλώσσες και τομείς, ώστε τα αποτελέσματα να μην καταρρέουν στην παραγωγή.
Ποιες μετρήσεις πρέπει να χρησιμοποιήσω και ποιες μπορεί να είναι παραπλανητικές;
Αντιστοίχιση μετρήσεων με τον τύπο εργασίας. Η ακριβής αντιστοίχιση και η ακρίβεια λειτουργούν καλά για την εξαγωγή και τα δομημένα αποτελέσματα, ενώ η ακρίβεια/ανάκληση και το F1 βοηθούν όταν η παράλειψη κάτι είναι χειρότερη από τον επιπλέον θόρυβο. Οι επικαλυπτόμενες μετρήσεις όπως το BLEU/ROUGE μπορούν να παραπλανήσουν για εργασίες ανοιχτού τύπου και η ενσωμάτωση ομοιότητας μπορεί να ανταμείψει «λανθασμένες αλλά παρόμοιες» απαντήσεις. Για τη γραφή, την υποστήριξη ή τη συλλογιστική, συνδυάστε τις μετρήσεις με την ανθρώπινη αξιολόγηση και τα ποσοστά επιτυχίας εργασιών.
Πώς πρέπει να δομήσω τις αξιολογήσεις ώστε να είναι επαναλήψιμες και παραγωγικού επιπέδου;
Ένα ισχυρό πλαίσιο αξιολόγησης είναι επαναλήψιμο, αντιπροσωπευτικό, πολυεπίπεδο και εφαρμόσιμο. Συνδυάστε τους αυτοματοποιημένους ελέγχους (μορφή, εγκυρότητα JSON, βασική ορθότητα) με βαθμολόγηση σε ανθρώπινη ρουμπρίκα και δοκιμές ανταγωνισμού. Κάντε το ανθεκτικό σε παραβιάσεις αποφεύγοντας τις διαρροές και «διδάσκοντας τη δοκιμή». Διατηρήστε το κόστος της αξιολόγησης υπόψιν, ώστε να μπορείτε να την επαναλαμβάνετε συχνά, όχι μόνο μία φορά πριν από την κυκλοφορία.
Ποιος είναι ο καλύτερος τρόπος για να γίνει η ανθρώπινη αξιολόγηση χωρίς να μετατραπεί σε χάος;
Χρησιμοποιήστε μια συγκεκριμένη ρουμπρίκα, ώστε οι κριτές να μην κάνουν αυθαίρετες αξιολογήσεις. Βαθμολογήστε χαρακτηριστικά όπως η ορθότητα, η πληρότητα, η σαφήνεια, ο χειρισμός ασφάλειας/πολιτικής, η αντιστοίχιση στυλ/φωνής και η πιστότητα (όχι η επινόηση ισχυρισμών ή πηγών). Ελέγχετε περιοδικά τη συμφωνία μεταξύ των κριτών. Εάν οι κριτές διαφωνούν συνεχώς, η ρουμπρίκα πιθανότατα χρειάζεται βελτίωση. Η ανθρώπινη αξιολόγηση είναι ιδιαίτερα πολύτιμη για αναντιστοιχία τόνου, ανεπαίσθητα πραγματικά σφάλματα και αποτυχίες στην παρακολούθηση οδηγιών.
Πώς μπορώ να αξιολογήσω την ασφάλεια, την ανθεκτικότητα και τους κινδύνους άμεσης έγχυσης;
Δοκιμάστε με εισόδους τύπου «ουφ, χρήστες»: τυπογραφικά λάθη, αργκό, αντικρουόμενες οδηγίες, πολύ μεγάλες ή πολύ σύντομες προτροπές και αλλαγές στόχων σε πολλαπλούς γύρους. Συμπεριλάβετε προσπάθειες εισαγωγής προτροπών όπως «αγνόηση προηγούμενων κανόνων» και ευαίσθητα θέματα που απαιτούν προσεκτικές αρνήσεις. Η καλή απόδοση ασφαλείας δεν είναι μόνο η άρνηση - είναι η σαφής άρνηση, η προσφορά ασφαλέστερων εναλλακτικών λύσεων όταν είναι απαραίτητο και η αποφυγή υπερβολικής άρνησης ακίνδυνων ερωτημάτων που βλάπτουν την εμπειρία χρήστη.
Πώς μπορώ να αξιολογήσω το κόστος και την καθυστέρηση με τρόπο που να ανταποκρίνεται στην πραγματικότητα;
Μην μετράτε μόνο τους μέσους όρους - παρακολουθήστε την κατανομή της καθυστέρησης, ειδικά τα p95 και p99. Αξιολογήστε το κόστος ανά επιτυχημένη εργασία, όχι το κόστος ανά διακριτικό μεμονωμένα, επειδή οι επαναλήψεις και οι ακανόνιστες εξόδους μπορούν να διαγράψουν την εξοικονόμηση. Ελέγξτε τη σταθερότητα υπό φορτίο (χρονικά όρια, όρια ρυθμού, αιχμές) και την αξιοπιστία της κλήσης εργαλείων/συναρτήσεων. Ένα ελαφρώς χειρότερο μοντέλο που είναι δύο φορές πιο γρήγορο ή πιο σταθερό μπορεί να είναι η καλύτερη επιλογή προϊόντος.
Ποια είναι μια απλή ολοκληρωμένη ροή εργασίας για την αξιολόγηση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης;
Ορίστε κριτήρια επιτυχίας και περιορισμούς και, στη συνέχεια, δημιουργήστε ένα μικρό βασικό σύνολο δοκιμών (περίπου 50-200 παραδείγματα) που αντικατοπτρίζει την πραγματική χρήση. Προσθέστε σύνολα ακμής και ανταγωνισμού για την ασφάλεια και τις προσπάθειες έγχυσης. Εκτελέστε αυτοματοποιημένους ελέγχους και, στη συνέχεια, δειγματοληπτήστε τα αποτελέσματα για βαθμολόγηση σε ανθρώπινη ρουμπρίκα. Συγκρίνετε την ποιότητα έναντι του κόστους έναντι της καθυστέρησης έναντι της ασφάλειας, εφαρμόστε πιλοτικά με περιορισμένη ανάπτυξη ή δοκιμή A/B και παρακολουθήστε την παραγωγή για απόκλιση και παλινδρομήσεις.
Ποιοι είναι οι πιο συνηθισμένοι τρόποι με τους οποίους οι ομάδες ξεγελούν κατά λάθος τον εαυτό τους κατά την αξιολόγηση μοντέλων;
Συνήθεις παγίδες περιλαμβάνουν τη βελτιστοποίηση των προτροπών για την επίτευξη υψηλού επιπέδου σε ένα σημείο αναφοράς ενώ οι χρήστες υποφέρουν, τη διαρροή προτροπών αξιολόγησης σε δεδομένα εκπαίδευσης ή βελτίωσης και την προσκύνηση μιας μόνο μέτρησης που δεν αντικατοπτρίζει την αξία του χρήστη. Οι ομάδες αγνοούν επίσης την αλλαγή κατανομής, υπερεκτιμούν την «έξυπνη» συμπεριφορά αντί για τη συμμόρφωση και την πιστότητα της μορφής και παραλείπουν τον έλεγχο ποιότητας απόρριψης. Τα demos μπορούν να κρύψουν αυτά τα προβλήματα, επομένως βασίζεστε σε δομημένες αξιολογήσεις και όχι σε κυλίνδρους με τα σημαντικότερα σημεία.
Αναφορές
-
OpenAI - Οδηγός αξιολογήσεων OpenAI - platform.openai.com
-
Εθνικό Ινστιτούτο Προτύπων και Τεχνολογίας (NIST) - Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (αποθετήριο GitHub) - github.com
-
scikit-learn - υποστήριξη precision_recall_fscore - scikit-learn.org
-
Σύνδεσμος Υπολογιστικής Γλωσσολογίας (Ανθολογία ACL) - BLEU - aclanthology.org
-
Σύνδεσμος Υπολογιστικής Γλωσσολογίας (Ανθολογία ACL) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Άμεση Έγχυση - owasp.org
-
OWASP - OWASP Top 10 για εφαρμογές μοντέλων μεγάλης γλώσσας - owasp.org
-
Πανεπιστήμιο Στάνφορντ - Kohavi et al., «Ελεγχόμενα πειράματα στο διαδίκτυο» - stanford.edu
-
arXiv - Αξιολόγηση του RAG: Μια Έρευνα - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Έρευνα για την απόκλιση εννοιών (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - Ο McHugh για το κάπα του Cohen - nih.gov
-
Google - Βιβλίο εργασίας SRE σχετικά με την παρακολούθηση - google.workbook