LLM мүмкіндігін іске қоспас бұрын және кейін қалай бағалау керек

LLM жауапты жатық құрып, пайдаланушы тапсырмасын орындамауы мүмкін. Бағалау «жаңа модель жақсырақ сияқты» деген әсерді қайталанатын дәлелге айналдырады. Оны модель таңдалғаннан кейінгі бір реттік тест емес, функция дизайны мен шығарылымының бөлігі етіңіз.

Пайдаланушы тапсырмасы мен қатенің құнынан бастаңыз. Дәлдік, толықтық, дереккөзге сүйену, формат, үн, кідіріс және шығынды бөлек анықтаңыз. Жүйе қашан нақтылауы, жауаптан бас тартуы немесе адамға өткізуі керегін белгілеңіз; жалпы балл бір өлшемдегі үлкен нашарлауды жасыруы мүмкін.

Жиі, қиын, екіұшты, көптілді жағдайлар мен белгілі қателерден нұсқаланатын деректер жиынын құрыңыз. Кірісті, тиісті контексті және күтілетін қасиеттерді сақтаңыз; дәлелдеуге болатын жағдайда ғана эталон жауап қосыңыз. Жеке деректерді алып тастап, дереккөзін тіркеңіз және промпт баптауға қолданылмайтын бөлек сынақ жиынын қалдырыңыз.

Схема, міндетті өрістер, дәйексөздер және рұқсат нәтижесі секілді объектив талаптарға детерминдік тексеру қолданыңыз. Ашық сапаны бағалауда сарапшы шолуын өлшемшартқа негізделген модель бағалаушыларымен біріктіріңіз. Оларды адам белгілерімен калибрлеп, келіспеушілікті талдаңыз: модель төрешісі — өлшеу құралы, ақиқат емес.

Бір деректер жиынын ағымдағы жүйеге және әр ұсынылған өзгеріске іске қосыңыз. Нәтижені тіл, тапсырма және тәуекел бойынша салыстырыңыз; түзетілген қателерді жиында қалдырып, модель құбылмалы болса қайталаңыз. Өндірісте тапсырма сәттілігін, түзетулерді, эскалацияны, бас тартуды, кідірісті, шығынды және қауіпсіздік оқиғаларын бақылаңыз. Шектер мен кері қайтару шарттарын алдын ала бекітіп, расталған қателерді бағалау жиынына қосыңыз. NIST құжатталған тест пен тұрақты мониторингті ұсынады; OpenAI Evals қайта қолданылатын жиындар мен бағалаушыларды сипаттайды. Дереккөздер: https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/ және https://platform.openai.com/docs/guides/evals