LLM může odpovídat plynule, a přesto nesplnit úkol uživatele. Hodnocení mění dojem „nový model působí lépe“ na opakovatelné důkazy. Patří do návrhu funkce a vydání, nikoli jen do jednorázového benchmarku po výběru modelu.
Začněte úlohou uživatele a cenou chyby. Samostatně definujte správnost, úplnost, oporu ve zdrojích, formát, tón, latenci a náklady. Určete, kdy se má systém doptat, zdržet se odpovědi nebo předat případ člověku; souhrnné skóre může zakrýt vážné zhoršení jedné oblasti.
Vytvořte verzovanou sadu běžných, obtížných, nejednoznačných, vícejazyčných případů a známých selhání. Uložte vstup, relevantní kontext a očekávané vlastnosti; referenční odpověď přidejte jen tehdy, když je obhajitelná. Odstraňte osobní data, zaznamenejte původ a ponechte oddělenou testovací sadu, na které se neladí prompty.
Pro objektivní požadavky, jako jsou schémata, povinná pole, citace a oprávnění, používejte deterministické kontroly. U otevřené kvality kombinujte expertní kontrolu s modelovými hodnotiteli podle rubriky. Kalibrujte je lidskými štítky a analyzujte neshody: modelový rozhodčí je měřicí pomůcka, ne pravda.
Spusťte stejné případy na současném systému i každé navržené změně. Porovnávejte výsledky podle jazyka, úlohy a rizika; opravené chyby ponechte v sadě a při proměnlivých výstupech testy opakujte. V produkci sledujte dokončení úloh, opravy, eskalace, odmítnutí, latenci, náklady a bezpečnostní incidenty. Předem určete prahy a podmínky návratu a potvrzená selhání přidávejte do sady. NIST doporučuje dokumentované testování a průběžné monitorování; OpenAI Evals popisuje opakovaně použitelné sady a hodnotitele. Zdroje: https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/ a https://platform.openai.com/docs/guides/evals
Dejte příštímu produktu někoho, kdo zůstane.
Chcete začít? Napište mi – mohu začít hned a zůstat. Dlouhodobé retainery, ne dvoutýdenní předání. Proberme váš projekt, požadavky a nejlepší cestu vpřed.