Krótka odpowiedź: Zdefiniuj, jak wygląda „dobrze” w Twoim przypadku użycia, a następnie przetestuj go z reprezentatywnymi, wersjonowanymi monitami i przypadkami brzegowymi. Połącz zautomatyzowane metryki z punktacją opartą na ludzkiej rubryce, a także z kontrolą bezpieczeństwa i wstrzykiwania monitów. Jeśli ograniczenia kosztów lub opóźnień staną się wiążące, porównaj modele pod kątem sukcesu zadania na funt wydany na robociznę i czasów reakcji p95/p99.
Najważniejsze wnioski:
Odpowiedzialność : jasno określ właścicieli, prowadź dzienniki wersji i ponownie uruchamiaj oceny po każdej zmianie monitu lub modelu.
Przejrzystość : Zanim zaczniesz zbierać oceny, zapisz kryteria sukcesu, ograniczenia i koszty porażki.
Audytowalność : Utrzymuj powtarzalne zestawy testów, oznaczone zestawy danych i śledź metryki opóźnień p95/p99.
Kwestionowalność : stosuj kryteria oceny dokonywanej przez ludzi i zdefiniowaną ścieżkę odwoławczą w przypadku spornych wyników.
Odporność na nadużycia : szybkie wstrzyknięcie treści przez zespół Red Team, drażliwe tematy i nadmierna odmowa ochrony użytkowników.
Jeśli wybierasz model dla produktu, projektu badawczego, a nawet narzędzia wewnętrznego, nie możesz po prostu powiedzieć „brzmi mądrze” i go opublikować (zobacz przewodnik po ewaluacji OpenAI i NIST AI RMF 1.0 ). W ten sposób otrzymasz chatbota, który pewnie wyjaśni, jak podgrzać widelec w mikrofalówce. 😬
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Przyszłość sztucznej inteligencji: trendy kształtujące następną dekadę.
Kluczowe innowacje, wpływ na miejsca pracy i etyka, na które warto zwrócić uwagę w przyszłości.
🔗 Wyjaśnienie modeli podstawowych w generatywnej sztucznej inteligencji dla początkujących.
Dowiedz się, czym są, jak są trenowane i dlaczego są ważne.
🔗 Jak sztuczna inteligencja wpływa na środowisko i zużycie energii
Poznaj emisje, zapotrzebowanie na energię elektryczną i sposoby zmniejszenia śladu węglowego.
🔗 Jak dziś działa skalowanie AI, aby uzyskać ostrzejsze obrazy
Zobacz, jak modele dodają szczegółów, usuwają szum i wyraźnie powiększają obraz.
1) Definicja „dobry” (to zależy i to jest w porządku) 🎯
Zanim przeprowadzisz jakąkolwiek ocenę, zastanów się, jak wygląda sukces. W przeciwnym razie będziesz wszystko mierzyć i niczego się nie nauczysz. To jak przynoszenie miarki krawieckiej do oceniania konkursu na najlepsze ciasto. Jasne, dostaniesz liczby, ale niewiele ci powiedzą 😅
Wyjaśniać:
-
Cel użytkownika : podsumowanie, wyszukiwanie, pisanie, rozumowanie, ekstrakcja faktów
-
Koszt porażki : błędna rekomendacja filmu jest zabawna; błędna instrukcja medyczna jest… nieśmieszna (ocena ryzyka: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Środowisko wykonawcze : na urządzeniu, w chmurze, za zaporą sieciową, w regulowanym środowisku
-
Główne ograniczenia : opóźnienie, koszt na żądanie, prywatność, możliwość wyjaśnienia, obsługa wielu języków, kontrola tonu
Modelka, która jest „najlepsza” w jednej pracy, może być katastrofą w innej. To nie sprzeczność, to rzeczywistość. 🙂
2) Jak wygląda solidny model oceny sztucznej inteligencji 🧰
Tak, to jest ta część, którą ludzie pomijają. Biorą benchmark, uruchamiają go raz i na tym koniec. Solidne ramy ewaluacyjne mają kilka spójnych cech (praktyczne przykłady narzędzi: OpenAI Evals / przewodnik po OpenAI Evals ):
-
Powtarzalne – możesz uruchomić je ponownie w przyszłym tygodniu i zaufać porównaniom
-
Reprezentatywny – odzwierciedla rzeczywistych użytkowników i zadania (a nie tylko ciekawostki)
-
Wielowarstwowy – łączy zautomatyzowane metryki + przegląd ludzki + testy antagonistyczne
-
Możliwość podjęcia działań – wyniki wskazują, co należy poprawić, a nie tylko „wynik spadł”
-
Odporne na manipulację – zapobiega „nauczaniu pod test” lub przypadkowemu wyciekowi
-
Świadomość kosztów – sama ocena nie powinna doprowadzić Cię do bankructwa (chyba że lubisz ból)
Jeśli twoja ocena nie przetrwa sceptycznego komentarza kolegi z zespołu: „Dobra, ale przenieś to na produkcję”, to jeszcze nie jest skończona. To jest właśnie sprawdzenie atmosfery.
3) Jak oceniać modele sztucznej inteligencji, zaczynając od wycinków przypadków użycia 🍰
Oto sztuczka, która pozwala zaoszczędzić mnóstwo czasu: podziel przypadek użycia na fragmenty .
Zamiast „ocenić model” wykonaj:
-
Zrozumienie intencji (czy użytkownik otrzymuje to, czego chce)
-
Pobieranie lub wykorzystanie kontekstu (czy poprawnie wykorzystuje dostarczone informacje)
-
Zadania rozumowe / wieloetapowe (czy pozostają spójne na każdym etapie)
-
Formatowanie i struktura (czy jest zgodna z instrukcjami)
-
Bezpieczeństwo i zgodność z polityką (czy unika niebezpiecznych treści; patrz NIST AI RMF 1.0 )
-
Ton i głos marki (czy brzmi tak, jak chcesz)
Dzięki temu „Jak oceniać modele AI” wydaje się mniej jak jeden wielki egzamin, a bardziej jak zestaw ukierunkowanych quizów. Quizy są irytujące, ale da się z nimi poradzić. 😄
4) Podstawy oceny offline – zestawy testowe, etykiety i mało efektowne szczegóły, które mają znaczenie 📦
Ocena offline polega na przeprowadzaniu kontrolowanych testów, zanim użytkownicy cokolwiek dotkną (wzorce przepływu pracy: OpenAI Evals ).
Zbuduj lub zbierz zestaw testowy, który naprawdę będzie Twój
Dobry zestaw testowy zazwyczaj zawiera:
-
Złote przykłady : idealne wyniki, które z dumą wyślesz
-
Przypadki skrajne : niejednoznaczne monity, nieuporządkowane dane wejściowe, nieoczekiwane formatowanie
-
Sondy trybu awaryjnego : monity wywołujące halucynacje lub niebezpieczne odpowiedzi (ramka testowania ryzyka: NIST AI RMF 1.0 )
-
Różnorodność zasięgu : różne poziomy umiejętności użytkowników, dialekty, języki, domeny
Jeśli testujesz tylko na „czystych” podpowiedziach, model będzie wyglądał niesamowicie. Wtedy Twoi użytkownicy pojawią się z literówkami, krótkimi zdaniami i energią klikania. Witaj w rzeczywistości.
Wybór etykiet (znany również jako: poziomy rygorystyczności)
Wyjścia można oznaczać jako:
-
Binarny : zaliczony/niezaliczony (szybki, surowy)
-
Porządkowy : wynik jakościowy 1-5 (zniuansowany, subiektywny)
-
Wieloatrybutowość : dokładność, kompletność, ton, wykorzystanie cytatów itp. (najlepsze, wolniejsze)
Wieloatrybutowość to idealny punkt dla wielu zespołów. To jak degustacja jedzenia i ocenianie słoności oddzielnie od konsystencji. W przeciwnym razie po prostu mówisz „dobrze” i wzruszasz ramionami.
5) Wskaźniki, które nie kłamią – i takie, które trochę kłamią 📊😅
Metryki są cenne… ale mogą też być bombą brokatową. Błyszczą wszędzie i trudno je sprzątnąć.
Typowe rodziny metryczne
-
Dokładność / dokładne dopasowanie : doskonałe do ekstrakcji, klasyfikacji i zadań strukturalnych
-
F1 / precyzja / odwołanie : przydatne, gdy pominięcie czegoś jest gorsze niż dodatkowy szum (definicje: scikit-learn precyzja/odwołanie/wynik F )
-
Nakładanie się stylów BLEU/ROUGE : odpowiednie do zadań związanych z podsumowaniem, często mylące (oryginalne wskaźniki: BLEU i ROUGE )
-
Osadzanie podobieństwa : pomocne w dopasowaniu semantycznym, może nagradzać błędne, ale podobne odpowiedzi
-
Wskaźnik powodzenia zadania : „czy użytkownik otrzymał to, czego potrzebował” – złoty standard, jeśli zadanie jest dobrze zdefiniowane
-
Zgodność z ograniczeniami : przestrzega formatu, długości, ważności JSON i zgodności ze schematem
Kluczowy punkt
Jeśli Twoje zadanie jest otwarte (pisanie, rozumowanie, czat wsparcia), jednoliczbowe wskaźniki mogą być… chwiejne. Nie bezsensowne, po prostu chwiejne. Pomiar kreatywności linijką jest możliwy, ale będziesz się czuł głupio, robiąc to. (Prawdopodobnie też wydłubiesz sobie oko)
Zatem: stosuj metryki, ale powiąż je z oceną dokonywaną przez człowieka i rzeczywistymi wynikami zadań (jeden z przykładów dyskusji na temat oceny opartej na LLM + zastrzeżenia: G-Eval ).
6) Tabela porównawcza – najlepsze opcje oceny (z dziwactwami, bo życie ma dziwactwa) 🧾✨
Oto praktyczne menu podejść do ewaluacji. Mieszaj i dopasowuj. Większość zespołów tak robi.
| Narzędzie / Metoda | Publiczność | Cena | Dlaczego to działa |
|---|---|---|---|
| Ręcznie zbudowany zestaw testów błyskawicznych | Produkt + eng | $ | Bardzo ukierunkowane, szybko wykrywa regresje - ale trzeba je stale utrzymywać 🙃 (narzędzia startowe: OpenAI Evals ) |
| Panel oceniania rubryk ludzkich | Zespoły, które mogą oszczędzić recenzentów | $$ | Najlepiej pod względem tonu, niuansów, „czy człowiek by to zaakceptował”, lekki chaos w zależności od recenzentów |
| LLM-jako-sędzia (z rubrykami) | Szybkie pętle iteracyjne | $-$$ | Szybkie i skalowalne, ale może dziedziczyć uprzedzenia i czasami oceniać wibracje, a nie fakty (badania + znane problemy z uprzedzeniami: G-Eval ) |
| Przeciwstawny sprint czerwonej drużyny | Bezpieczeństwo + zgodność | $$ | Wykrywa niebezpieczne tryby awarii, zwłaszcza natychmiastowe wstrzykiwanie — przypomina test wytrzymałościowy na siłowni (przegląd zagrożeń: OWASP LLM01 Prompt Injection / OWASP Top 10 for LLM Apps ) |
| Generowanie testów syntetycznych | Zespoły o małej ilości danych | $ | Świetne pokrycie, ale syntetyczne podpowiedzi mogą być zbyt schludne, zbyt grzeczne… użytkownicy nie są grzeczni |
| Testowanie A/B z udziałem prawdziwych użytkowników | Produkty dojrzałe | $$$ | Najczystszy sygnał – a zarazem najbardziej stresujący emocjonalnie, gdy wskaźniki się wahają (klasyczny praktyczny poradnik: Kohavi i in., „Kontrolowane eksperymenty w sieci” ) |
| Ocena oparta na pobieraniu (sprawdzanie RAG) | Aplikacje wyszukiwania i kontroli jakości | $$ | Pomiary „poprawnie wykorzystują kontekst”, zmniejszają zawyżenie wyników oceny halucynacji (przegląd oceny RAG: Ocena RAG: Ankieta ) |
| Monitorowanie + wykrywanie dryftu | Systemy produkcyjne | $$-$$$ | Z czasem wychwytuje degradację - nierzucający się w oczy aż do dnia, w którym cię uratuje 😬 (przegląd driftu: Ankieta dotycząca driftu koncepcyjnego (PMC) ) |
Zwróć uwagę, że ceny są celowo zaniżone. Zależą one od skali, narzędzi i liczby przypadkowo utworzonych spotkań.
7) Ocena człowieka – tajna broń, której ludzie nie doceniają 👀🧑⚖️
Jeśli będziesz stosować wyłącznie automatyczną ocenę, przegapisz:
-
Niedopasowanie tonu („dlaczego jest tak sarkastyczne”)
-
Subtelne błędy faktyczne, które wyglądają na płynne
-
Szkodliwe implikacje, stereotypy lub niezręczne sformułowania (ramy ryzyka i uprzedzeń: NIST AI RMF 1.0 )
-
Błędy w wykonywaniu instrukcji, które nadal brzmią „mądrze”
Uczyń rubryki konkretnymi (w przeciwnym razie recenzenci będą improwizować)
Zła rubryka: „Pomocność”
Lepsza rubryka:
-
Poprawność : faktyczna dokładność, biorąc pod uwagę polecenie i kontekst
-
Kompletność : obejmuje wymagane punkty bez zbędnego rozwodzenia się
-
Przejrzystość : czytelność, struktura, minimalne zamieszanie
-
Polityka/bezpieczeństwo : unika treści objętych ograniczeniami, dobrze radzi sobie z odmowami (ramka bezpieczeństwa: NIST AI RMF 1.0 )
-
Styl : dopasowany do głosu, tonu i poziomu czytania
-
Wierność : nie wymyśla źródeł ani nie twierdzi, że nie ma dowodów
Czasami przeprowadzaj również weryfikację między oceniającymi. Jeśli dwóch recenzentów stale się nie zgadza, to nie jest to „problem z ludźmi”, a raczej problem z rubryką. Zazwyczaj (podstawy rzetelności między oceniającymi: McHugh o współczynniku kappa Cohena ).
8) Jak oceniać bezpieczeństwo, solidność i „och, użytkownicy” modeli AI 🧯🧪
To jest ta część, którą należy wykonać przed startem – i którą należy powtarzać, bo Internet nigdy nie śpi.
Testy wytrzymałościowe obejmują
-
Literówki, slang, niepoprawna gramatyka
-
Bardzo długie monity i bardzo krótkie monity
-
Sprzeczne instrukcje („bądź zwięzły, ale uwzględnij każdy szczegół”)
-
Wieloetapowe konwersacje, w których użytkownicy zmieniają swoje cele
-
Próby wstrzyknięcia natychmiastowego („zignoruj poprzednie zasady…”) (szczegóły zagrożenia: OWASP LLM01 Wstrzyknięcie natychmiastowe )
-
Wrażliwe tematy wymagające ostrożnego odrzucenia (ramy ryzyka/bezpieczeństwa: NIST AI RMF 1.0 )
Ocena bezpieczeństwa nie polega tylko na stwierdzeniu „czy odmówiono”
Dobry model powinien:
-
Jasno i spokojnie odmawiaj niebezpiecznym prośbom (wytyczne: NIST AI RMF 1.0 )
-
W razie potrzeby zapewnij bezpieczniejsze alternatywy
-
Unikaj nadmiernego odrzucania nieszkodliwych zapytań (fałszywie pozytywnych)
-
Obchodź się z niejednoznacznymi prośbami, zadając pytania wyjaśniające (jeśli jest to dozwolone)
Nadmierna odmowa to prawdziwy problem produktu. Użytkownicy nie lubią być traktowani jak podejrzliwe gobliny. 🧌 (Nawet jeśli są podejrzliwymi goblinami.)
9) Koszt, opóźnienie i rzeczywistość operacyjna – ocena, o której wszyscy zapominają 💸⏱️
Model może być „niesamowity”, ale mimo to okazać się nieodpowiedni, jeśli jest powolny, drogi lub niestabilny pod względem operacyjnym.
Oceniać:
-
Rozkład opóźnień (nie tylko średnia – p95 i p99 mają znaczenie) (dlaczego percentyle mają znaczenie: Podręcznik Google SRE dotyczący monitorowania )
-
Koszt jednego pomyślnie wykonanego zadania (nie koszt jednego tokena w izolacji)
-
Stabilność pod obciążeniem (przekroczenia limitu czasu, ograniczenia przepustowości, nietypowe skoki)
-
Niezawodność wywołań narzędzia (jeśli używa funkcji, czy zachowuje się prawidłowo)
-
Tendencje do długości wyników (niektóre modele są rozbieżne, a rozbieżność kosztuje pieniądze)
Nieco gorszy model, który jest dwa razy szybszy, może wygrać w praktyce. Brzmi to jak oczywistość, a jednak ludzie to ignorują. To jak kupowanie samochodu sportowego na zakupy, a potem narzekanie na pojemność bagażnika.
10) Prosty, kompleksowy przepływ pracy, który możesz skopiować (i dostosować) 🔁✅
Oto praktyczny schemat oceny modeli sztucznej inteligencji, który pozwoli uniknąć uwięzienia w niekończących się eksperymentach:
-
Zdefiniuj sukces : zadanie, ograniczenia, koszty porażki
-
Utwórz mały zestaw testów „podstawowych” : 50–200 przykładów odzwierciedlających rzeczywiste wykorzystanie
-
Dodaj zestawy krawędziowe i antagonistyczne : próby wstrzyknięcia, niejednoznaczne monity, sondy bezpieczeństwa (klasa wstrzyknięcia monitu: OWASP LLM01 )
-
Uruchom automatyczne kontrole : formatowania, poprawności JSON, podstawowej poprawności, jeśli to możliwe
-
Przeprowadź przegląd przez człowieka : przeprowadź przykładowe wyniki w różnych kategoriach, oceń za pomocą rubryki
-
Porównaj kompromisy : jakość kontra koszt kontra opóźnienie kontra bezpieczeństwo
-
Pilotaż w ograniczonej wersji : testy A/B lub wdrażanie etapowe (przewodnik po testach A/B: Kohavi i in. )
-
Monitorowanie w produkcji : dryft, regresje, pętle sprzężenia zwrotnego użytkownika (przegląd dryftu: badanie dryftu koncepcji (PMC) )
-
Iteracja : aktualizacja monitów, pobieranie, dostrajanie, zabezpieczenia, a następnie ponowne uruchomienie oceny (wzorce iteracji oceny: przewodnik po ocenach OpenAI )
Prowadź wersjonowane dzienniki. Nie dlatego, że to zabawne, ale dlatego, że w przyszłości podziękujesz sobie, trzymając kawę i mamrocząc „co się zmieniło…” ☕🙂
11) Typowe pułapki (inaczej: sposoby, w jakie ludzie przypadkowo oszukują samych siebie) 🪤
-
Szkolenie w celu przeprowadzenia testu : optymalizujesz monity, aż wynik będzie wyglądał świetnie, ale użytkownicy na tym cierpią
-
Nieszczelne dane ewaluacyjne : monity testowe pojawiają się w danych szkoleniowych lub dostrajających (ups!)
-
Kult pojedynczego wskaźnika : pogoń za jednym wynikiem, który nie odzwierciedla wartości użytkownika
-
Ignorowanie zmiany dystrybucji : zachowanie użytkownika ulega zmianie, a Twój model po cichu się degraduje (ramkowanie ryzyka produkcyjnego: badanie dryfu koncepcji (PMC) )
-
Nadmierne indeksowanie „inteligentności” : inteligentne rozumowanie nie ma znaczenia, jeśli psuje formatowanie lub wymyśla fakty
-
Brak testowania jakości odmowy : „Nie” może być poprawne, ale nadal fatalne UX
Uważajcie też na dema. Dema są jak zwiastuny filmowe. Pokazują najciekawsze momenty, ukrywają wolniejsze fragmenty i czasami oszukują dramatyczną muzyką. 🎬
12) Podsumowanie końcowe dotyczące oceny modeli AI 🧠✨
Ocena modeli AI to nie pojedynczy wynik, to zbilansowany posiłek. Potrzebujesz białka (poprawność), warzyw (bezpieczeństwo), węglowodanów (szybkość i koszt) i, tak, czasem deseru (tonacja i przyjemność) 🍲🍰 (ramy ryzyka: NIST AI RMF 1.0 )
Jeśli niczego więcej nie pamiętasz:
-
Zdefiniuj, co oznacza „dobry” w Twoim przypadku użycia
-
Używaj reprezentatywnych zestawów testowych, a nie tylko znanych testów porównawczych
-
Połącz zautomatyzowane metryki z przeglądem kryteriów oceniania przez człowieka
-
Testuj solidność i bezpieczeństwo, jakby użytkownicy byli wrogami (bo czasami… tacy są) (klasa wstrzykiwania natychmiastowego: OWASP LLM01 )
-
Uwzględnij koszty i opóźnienia w ocenie, a nie jako kwestię drugorzędną (dlaczego percentyle są ważne: Podręcznik Google SRE )
-
Monitorowanie po uruchomieniu – modele dryfują, aplikacje ewoluują, ludzie stają się kreatywni (przegląd dryfu: Ankieta dotycząca dryfu koncepcji (PMC) )
Oto jak oceniać modele AI w sposób, który sprawdza się, gdy produkt jest już w fazie produkcyjnej, a ludzie zaczynają zachowywać się w sposób nieprzewidywalny dla ludzi. Co zawsze się zdarza. 🙂
Często zadawane pytania
Jaki jest pierwszy krok w ocenie modeli sztucznej inteligencji dla rzeczywistego produktu?
Zacznij od zdefiniowania, co oznacza „dobry” w Twoim konkretnym przypadku użycia. Określ cel użytkownika, koszty awarii (niskie czy wysokie ryzyko) oraz miejsce, w którym model będzie działał (w chmurze, na urządzeniu, w środowisku regulowanym). Następnie wymień sztywne ograniczenia, takie jak opóźnienie, koszt, prywatność i kontrola tonu. Bez tego fundamentu będziesz mierzyć wiele rzeczy, a i tak podejmiesz złą decyzję.
Jak zbudować zbiór testowy, który wiernie odzwierciedla moich użytkowników?
Zbuduj zestaw testowy, który będzie naprawdę Twój, a nie tylko publicznym punktem odniesienia. Dołącz cenne przykłady, które z dumą byś udostępnił, a także hałaśliwe, nieszablonowe podpowiedzi z literówkami, zdaniami urwanymi i niejednoznacznymi żądaniami. Dodaj przypadki skrajne i sondy trybu awaryjnego, które kuszą halucynacjami lub niebezpiecznymi odpowiedziami. Zadbaj o różnorodność pod względem poziomu umiejętności, dialektów, języków i dziedzin, aby wyniki nie zawiodły w środowisku produkcyjnym.
Jakich wskaźników powinienem używać, a które mogą być mylące?
Dopasuj metryki do typu zadania. Dokładne dopasowanie i dokładność sprawdzają się w przypadku ekstrakcji i ustrukturyzowanych wyników, natomiast precyzja/przypomnienie i F1 pomagają, gdy pominięcie czegoś jest gorsze niż dodatkowy szum. Nakładające się metryki, takie jak BLEU/ROUGE, mogą wprowadzać w błąd w przypadku zadań otwartych, a osadzanie podobieństwa może nagradzać odpowiedzi „błędne, ale podobne”. W przypadku pisania, wsparcia lub rozumowania, połącz metryki z oceną ludzką i wskaźnikami sukcesu zadań.
Jak powinienem zorganizować oceny, aby były powtarzalne i spełniały wymagania produkcyjne?
Solidne ramy oceny są powtarzalne, reprezentatywne, wielowarstwowe i praktyczne. Połącz automatyczne kontrole (format, poprawność JSON, podstawowa poprawność) z punktacją opartą na kryteriach oceny i testami kontradyktoryjnymi. Uodpornij je na manipulacje, unikając wycieków i stosując metodę „uczenia pod test”. Zadbaj o to, aby ocena była uwzględniona w kosztach, aby móc ją często powtarzać, a nie tylko raz przed uruchomieniem.
Jaki jest najlepszy sposób na przeprowadzenie oceny przez człowieka, aby nie wywoływała ona chaosu?
Użyj konkretnej rubryki, aby recenzenci nie improwizowali. Oceniaj takie cechy, jak poprawność, kompletność, przejrzystość, przestrzeganie zasad bezpieczeństwa/polityki, dopasowanie stylu/głosu oraz wierność (brak wymyślania twierdzeń lub źródeł). Regularnie sprawdzaj zgodność między oceniającymi; jeśli recenzenci stale się nie zgadzają, rubryka prawdopodobnie wymaga dopracowania. Recenzja przeprowadzona przez człowieka jest szczególnie cenna w przypadku niedopasowania tonu, subtelnych błędów rzeczowych i nieprzestrzegania instrukcji.
Jak oceniać bezpieczeństwo, solidność i ryzyko związane z szybkim wstrzyknięciem?
Testuj z wykorzystaniem danych wejściowych typu „och, użytkownicy”: literówek, slangu, sprzecznych instrukcji, bardzo długich lub bardzo krótkich podpowiedzi oraz wieloetapowych zmian celu. Uwzględnij próby wstrzyknięcia podpowiedzi, takie jak „ignoruj poprzednie zasady”, oraz drażliwe tematy wymagające ostrożnych odmów. Dobre wyniki w zakresie bezpieczeństwa to nie tylko odmowa – to odmowa w sposób wyraźny, oferowanie bezpieczniejszych alternatyw w odpowiednim momencie oraz unikanie nadmiernego odrzucania nieszkodliwych zapytań, które szkodzą UX.
Jak mogę ocenić koszty i opóźnienia w sposób odpowiadający rzeczywistości?
Nie mierz tylko średnich – śledź rozkład opóźnień, zwłaszcza p95 i p99. Oceniaj koszt wykonania jednego zadania, a nie koszt tokenu w oderwaniu od reszty, ponieważ ponowne próby i chaotyczne wyniki mogą zniwelować oszczędności. Przetestuj stabilność pod obciążeniem (limity czasu, limity przepustowości, skoki) oraz niezawodność wywołań narzędzi/funkcji. Nieco gorszy model, ale dwukrotnie szybszy lub bardziej stabilny, może być lepszym wyborem.
Jaki jest prosty, kompleksowy przepływ pracy dotyczący oceny modeli AI?
Zdefiniuj kryteria sukcesu i ograniczenia, a następnie utwórz mały zestaw testów bazowych (około 50–200 przykładów), który odzwierciedla rzeczywiste wykorzystanie. Dodaj zestawy testów brzegowych i antagonistycznych dla bezpieczeństwa i prób wstrzyknięć. Przeprowadź automatyczne kontrole, a następnie przyjrzyj się wynikom w celu oceny przez człowieka. Porównaj jakość, koszt, opóźnienie i bezpieczeństwo, przeprowadź pilotaż z ograniczonym wdrożeniem lub test A/B i monitoruj produkcję pod kątem dryftu i regresji.
Jakie są najczęstsze sposoby, w jakie zespoły przypadkowo oszukują same siebie podczas oceny modelu?
Typowe pułapki obejmują optymalizację monitów, aby osiągnąć sukces w benchmarku, podczas gdy użytkownicy cierpią, przeciekanie monitów ewaluacyjnych do danych treningowych lub dostrajających oraz uwielbienie pojedynczej metryki, która nie odzwierciedla wartości użytkownika. Zespoły ignorują również przesunięcie w dystrybucji, nadmiernie indeksują „inteligentność” zamiast zgodności i wierności formatu oraz pomijają testy jakości odmowy. Dema mogą ukryć te problemy, dlatego polegaj na ustrukturyzowanych ewaluacjach, a nie na najważniejszych fragmentach.
Odniesienia
-
OpenAI - Przewodnik po ewaluacji OpenAI - platform.openai.com
-
Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) – Ramy zarządzania ryzykiem AI (AI RMF 1.0) – nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (repozytorium GitHub) - github.com
-
scikit-learn - precision_recall_fscore_support - scikit-learn.org
-
Stowarzyszenie Lingwistyki Obliczeniowej (Antologia ACL) - BLEU - aclanthology.org
-
Stowarzyszenie Lingwistyki Komputerowej (Antologia ACL) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Wstrzyknięcie komunikatu - owasp.org
-
OWASP – OWASP Top 10 w kategorii aplikacji opartych na dużych modelach językowych – owasp.org
-
Uniwersytet Stanforda – Kohavi i in., „Kontrolowane eksperymenty w sieci” – stanford.edu
-
arXiv – Ocena RAG: Ankieta – arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) – Ankieta dotycząca dryfu koncepcji (PMC) – nih.gov
-
PubMed Central (PMC) – McHugh o kappa Cohena – nih.gov
-
Google – Podręcznik SRE dotyczący monitorowania – google.workbook