Jak testować modele AI

Jak testować modele AI

Ten przewodnik pokazuje , jak testować modele sztucznej inteligencji w praktyczny i powtarzalny sposób – obejmując klasyczne uczenie maszynowe (klasyfikacja/regresja), widzenie komputerowe i nowoczesne modele generatywne (LLM). Spodziewaj się list kontrolnych, kilku łagodnych tyrad i fragmentów, które ludzie pomijają, dopóki nie ugryzą się w język.

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Czym jest etyka sztucznej inteligencji
Poznaj zasady odpowiedzialnego projektowania, użytkowania i zarządzania sztuczną inteligencją.

🔗 Czym jest stronniczość sztucznej inteligencji?
Dowiedz się, w jaki sposób stronnicze dane wypaczają decyzje i wyniki sztucznej inteligencji.

🔗 Czym jest skalowalność AI
Poznaj skalowanie systemów AI pod kątem wydajności, kosztów i niezawodności.

🔗 Czym jest sztuczna inteligencja?
Przejrzysty przegląd sztucznej inteligencji, jej rodzajów i zastosowań w świecie rzeczywistym.

1) Zacznij od mało atrakcyjnej definicji „dobrego” 

Zanim zaczniesz analizować dane, zanim zaczniesz tworzyć pulpity nawigacyjne i zanim zaczniesz testować swoje wyniki, zastanów się, jak wygląda sukces.

Wyjaśniać:

  • Użytkownik: wewnętrzny analityk, klient, lekarz, kierowca, zmęczony agent wsparcia o godzinie 16:00…

  • Decyzja: zatwierdzenie pożyczki, zgłoszenie oszustwa, zaproponowanie treści, podsumowanie notatek

  • Najważniejsze porażki:

    • Wyniki fałszywie dodatnie (irytujące) i fałszywie ujemne (niebezpieczne)

  • Ograniczenia: opóźnienie, koszt na żądanie, zasady prywatności, wymagania dotyczące możliwości wyjaśnienia, dostępność

To ten moment, w którym zespoły zaczynają optymalizować swoje działania pod kątem „ładnych wskaźników” zamiast „znaczących rezultatów”. Zdarza się to często. Naprawdę… często.

Dobrym sposobem na zachowanie świadomości ryzyka (a nie opieranie się na wibracjach) jest opracowanie testów wokół wiarygodności i zarządzania ryzykiem cyklu życia, tak jak robi to NIST w ramach AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) [1].

 

Testowanie modeli AI

2) Co sprawia, że ​​„jak testować modele AI” jest dobrą wersją?

Solidne podejście do testowania ma kilka niepodważalnych zasad:

  • Dane reprezentatywne (nie tylko czyste dane laboratoryjne)

  • Wyczyść pęknięcia i zapobiegaj przeciekaniu (więcej na ten temat za chwilę)

  • Linie bazowe (proste modele, które należy pokonać – estymatory pozorne istnieją z jakiegoś powodu [4])

  • Wiele wskaźników (ponieważ jedna liczba kłamie ci prosto w twarz, grzecznie i uprzejmie)

  • Testy wytrzymałościowe (przypadki skrajne, nietypowe dane wejściowe, scenariusze antagonistyczne)

  • Pętle przeglądu przez człowieka (szczególnie w przypadku modeli generatywnych)

  • Monitorowanie po uruchomieniu (ponieważ świat się zmienia, rurociągi pękają, a użytkownicy są… kreatywni [1])

Również: dobrym podejściem jest dokumentowanie tego, co sprawdziłeś, czego nie sprawdziłeś i co cię niepokoi. Ta sekcja „czego się obawiam” wydaje się niezręczna – i to właśnie tam zaczyna się budować zaufanie.

Dwa wzorce dokumentacji, które pomagają zespołom zachować szczerość:

  • Karty modelowe (do czego służy model, jak został oceniony, gdzie zawodzi) [2]

  • Arkusze danych dla zestawów danych (czym są dane, jak zostały zebrane, do czego powinny/nie powinny być wykorzystywane) [3]

3) Rzeczywistość narzędziowa: czego ludzie używają w praktyce 🧰

Narzędzia są opcjonalne. Dobre nawyki ewaluacyjne nie.

Jeśli zależy Ci na pragmatycznym podejściu, większość zespołów kończy z trzema grupami:

  1. Śledzenie eksperymentów (uruchomienia, konfiguracje, artefakty)

  2. Zestaw narzędzi ewaluacyjnych (powtarzalne testy offline + zestawy regresyjne)

  3. Monitorowanie (sygnały dryfu, wskaźniki wydajności, alerty o incydentach)

Przykłady, które często można spotkać w praktyce (nie chodzi o rekomendacje, ale o zmiany funkcji/cen): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.

Jeśli wybierzesz tylko jeden pomysł z tej sekcji: zbuduj powtarzalną uprząż ewaluacyjną . Chodzi o „naciśnij przycisk → uzyskaj porównywalne wyniki”, a nie „uruchom ponownie notatnik i módl się”.

4) Zbuduj odpowiedni zestaw testowy (i zapobiegnij wyciekom danych) 🚧

Zaskakująco duża liczba „niesamowitych” modelek oszukuje nieumyślnie.

Dla standardowego ML

Kilka mało atrakcyjnych zasad, które ratują kariery:

  • Utrzymuj szkolenia/walidacji/testowania (i zapisz logikę podziału)

  • Zapobiegaj powstawaniu duplikatów w różnych częściach (ten sam użytkownik, ten sam dokument, ten sam produkt, niemal duplikaty)

  • Uważaj na wycieki funkcji (informacje z przyszłości przedostające się do „bieżących” funkcji)

  • Używaj wartości bazowych (estymatorów pozornych), żeby nie świętować pokonania… niczego [4]

Definicja wycieku (wersja skrócona): wszystko w procesie szkolenia/ewaluacji, co daje modelowi dostęp do informacji, których nie miałby w momencie podejmowania decyzji. Może być oczywiste („etykieta przyszłości”) lub subtelne („koszyk znacznika czasu po zdarzeniu”).

Dla LLM i modeli generatywnych

Budujesz system szybkich i skutecznych działań , a nie tylko „model”.

  • Utwórz złoty zestaw podpowiedzi (mały, wysokiej jakości, stabilny)

  • Dodaj ostatnie prawdziwe próbki (anonimizowane i chroniące prywatność)

  • Zachowaj pakiet skrajnych przypadków : literówek, slangu, niestandardowego formatowania, pustych pól, wielojęzycznych niespodzianek 🌍

Praktyka, którą widziałem nie raz: zespół wysyła produkt z „wysokim” wynikiem offline, a obsługa klienta stwierdza: „Super. Zdecydowanie brakuje jednego zdania, które ma znaczenie”. Rozwiązaniem nie był „większy model”. Chodziło o lepsze monity testowe , bardziej przejrzyste rubryki i zestaw narzędzi regresyjnych, który karał dokładnie ten tryb awarii. Proste. Skuteczne.

5) Ocena offline: wskaźniki, które coś znaczą 📏

Metryki są w porządku. Monokultura metryczna nie.

Klasyfikacja (spam, oszustwo, zamiar, triaż)

Liczy się coś więcej niż tylko dokładność.

  • Precyzja, odwołanie, F1

  • Dostrajanie progów (domyślny próg rzadko jest „poprawny” w stosunku do kosztów) [4]

  • Macierze pomyłek dla każdego segmentu (region, typ urządzenia, kohorta użytkowników)

Regresja (prognozowanie, ustalanie cen, punktacja)

  • MAE / RMSE (wybierz w zależności od tego, jak chcesz karać błędy)

  • Kontrole o charakterze kalibracyjnym, gdy wyniki są wykorzystywane jako „wyniki” (czy wyniki są zgodne z rzeczywistością?)

Systemy rankingowe/rekomendacyjne

  • NDCG, MAP, MRR

  • Wycinek według typu zapytania (głowa i ogon)

Wizja komputerowa

  • mAP, IoU

  • Wydajność na klasę (rzadkie klasy to takie, w których modele Cię zawstydzają)

Modele generatywne (LLM)

To tutaj ludzie zaczynają… filozofować 😵💫

Praktyczne opcje, które sprawdzają się w prawdziwych zespołach:

  • Ocena człowieka (najlepszy sygnał, najwolniejsza pętla)

  • Preferencje parowe / wskaźnik wygranych (A kontra B jest łatwiejsze niż punktacja bezwzględna)

  • Zautomatyzowane metryki tekstu (przydatne w przypadku niektórych zadań, mylące w przypadku innych)

  • Kontrole oparte na zadaniach: „Czy wyodrębniono właściwe pola?”, „Czy przestrzegano zasad?”, „Czy cytowano źródła, gdy było to wymagane?”

Jeśli potrzebny jest ustrukturyzowany punkt odniesienia obejmujący wiele wskaźników i scenariuszy, HELM jest dobrym punktem odniesienia: wyraźnie przesuwa ocenę poza dokładność w stronę takich kwestii, jak kalibracja, solidność, stronniczość/toksyczność i kompromisy dotyczące wydajności [5].

Mała dygresja: automatyczne metryki jakości pisania czasami przypominają ocenianie kanapki poprzez jej ważenie. To nic takiego, ale… no weź 🥪

6) Testowanie wytrzymałości: trochę się spoć 🥵🧪

Jeśli twój model działa tylko na prostych danych wejściowych, to w zasadzie jest szklanym wazonem. Ładnym, delikatnym, drogim.

Test:

  • Szum: literówki, brakujące wartości, niestandardowy kod Unicode, błędy formatowania

  • Zmiana dystrybucji: nowe kategorie produktów, nowy slang, nowe czujniki

  • Wartości ekstremalne: liczby poza zakresem, ogromne ładunki, puste ciągi znaków

  • Dane wejściowe „wrogie”, które nie wyglądają jak zestaw treningowy, ale wyglądają jak dane użytkowników

W przypadku studiów LLM należy uwzględnić:

  • Próby natychmiastowego wstrzyknięcia (instrukcje ukryte w treści użytkownika)

  • Wzory „Ignoruj ​​poprzednie instrukcje”

  • Przypadki skrajne związane z używaniem narzędzi (błędne adresy URL, przekroczenia limitu czasu, częściowe dane wyjściowe)

Solidność to jedna z tych cech wiarygodności, która brzmi abstrakcyjnie, dopóki nie zdarzy się jakiś incydent. Wtedy staje się… bardzo namacalna [1].

7) Stronniczość, uczciwość i dla kogo to działa ⚖️

Model może być ogólnie „dokładny”, a jednocześnie konsekwentnie gorszy dla określonych grup. To nie jest drobny błąd. To problem produktu i zaufania.

Kroki praktyczne:

  • Oceń wydajność według istotnych segmentów (odpowiednich pod względem prawnym/etycznym do pomiaru)

  • Porównaj wskaźniki błędów i kalibrację w różnych grupach

  • Przetestuj funkcje proxy (kod pocztowy, typ urządzenia, język), które mogą kodować wrażliwe cechy

Jeśli nigdzie tego nie dokumentujesz, w zasadzie prosisz siebie z przyszłości o debugowanie kryzysu zaufania bez mapy. Karty modeli to dobre miejsce do tego [2], a ramy NIST dotyczące wiarygodności dają solidną listę kontrolną tego, co „dobre” powinno obejmować [1].

8) Testy bezpieczeństwa (szczególnie dla studentów prawa) 🛡️

Jeśli Twój model potrafi generować treści, testujesz coś więcej niż tylko dokładność. Testujesz zachowanie.

Uwzględnij testy dla:

  • Niedozwolone generowanie treści (naruszenia zasad)

  • Wyciek danych osobowych (czy ujawnia tajemnice?)

  • Halucynacje w domenach wysokiego ryzyka

  • Nadmierna odmowa (model odmawia normalnych próśb)

  • Wyniki toksyczności i nękania

  • Próby eksfiltracji danych poprzez natychmiastowe wstrzyknięcie

Ugruntowane podejście to: definiowanie reguł polityki → tworzenie monitów testowych → ocenianie wyników za pomocą kontroli ludzkich i automatycznych → uruchamianie za każdym razem, gdy coś się zmieni. To właśnie ta część „za każdym razem” jest kluczowa.

Wpisuje się to idealnie w podejście do ryzyka cyklu życia: kontroluj, mapuj kontekst, mierz, zarządzaj, powtarzaj [1].

9) Testowanie online: etapowe wdrażanie (gdzie prawda leży u podstaw) 🚀

Testy offline są konieczne. Ekspozycja online to moment, w którym rzeczywistość ujawnia się w zabłoconych butach.

Nie musisz być wymyślny. Wystarczy, że będziesz zdyscyplinowany:

  • Uruchom w trybie cienia (model działa, nie ma wpływu na użytkowników)

  • Stopniowe wdrażanie (najpierw mały ruch, a następnie rozszerzanie, jeśli ruch jest stabilny)

  • Śledź wyniki i incydenty (skargi, eskalacje, naruszenia zasad)

Nawet jeśli nie możesz uzyskać natychmiastowych etykiet, możesz monitorować sygnały proxy i stan operacyjny (opóźnienia, wskaźniki awarii, koszty). Najważniejsze: chcesz mieć kontrolowany sposób wykrywania awarii, zanim zrobi to cała Twoja baza użytkowników [1].

10) Monitorowanie po wdrożeniu: dryf, rozpad i cicha awaria 📉👀

Model, który testowałeś, nie jest tym, z którym ostatecznie będziesz żyć. Dane się zmieniają. Użytkownicy się zmieniają. Świat się zmienia. Rurociąg psuje się o 2 w nocy. Wiesz, jak to jest…

Monitor:

  • Dryf danych wejściowych (zmiany schematu, braki, przesunięcia rozkładu)

  • Dryft wyjściowy (przesunięcia równowagi klas, przesunięcia wyników)

  • Pełnomocnicy wydajności (ponieważ opóźnienia etykiet są rzeczywiste)

  • Sygnały zwrotne (niepochlebne opinie, ponowne edycje, eskalacje)

  • Regresje na poziomie segmentów (cisi zabójcy)

I ustaw progi alarmowe, które nie będą zbyt nerwowe. Monitor, który ciągle piszczy, jest ignorowany – jak alarm samochodowy w mieście.

Ta pętla „monitoruj + ulepszaj w czasie” nie jest opcjonalna, jeśli zależy Ci na wiarygodności [1].

11) Praktyczny przepływ pracy, który możesz skopiować 🧩

Oto prosta pętla, która jest skalowalna:

  1. Zdefiniuj tryby sukcesu i awarii (uwzględniając koszty/opóźnienia/bezpieczeństwo) [1]

  2. Utwórz zestawy danych:

    • złoty zestaw

    • pakiet krawędziowy

    • ostatnie prawdziwe próbki (zabezpieczone prywatnością)

  3. Wybierz metryki:

    • metryki zadań (F1, MAE, wskaźnik wygranych) [4][5]

    • wskaźniki bezpieczeństwa (wskaźnik powodzenia polityki) [1][5]

    • metryki operacyjne (opóźnienie, koszt)

  4. Zbuduj zestaw ewaluacyjny (działający przy każdej zmianie modelu/monitu) [4][5]

  5. Dodaj testy obciążeniowe + testy o charakterze przeciwstawnym [1][5]

  6. Recenzja próbki przez człowieka (szczególnie w przypadku wyników LLM) [5]

  7. Wysyłka poprzez wdrożenie w trybie shadow + etapowe [1]

  8. Monitorowanie + alarmowanie + ponowne szkolenie z dyscypliną [1]

  9. Wyniki dokumentu w formie opisu w formie karty modelowej [2][3]

Szkolenie jest atrakcyjne. Testowanie przynosi dochód.

12) Uwagi końcowe + krótkie podsumowanie 🧠✨

Jeśli chcesz zapamiętać tylko kilka rzeczy na temat testowania modeli sztucznej inteligencji :

  • Użyj reprezentatywnych danych testowych i unikaj wycieków [4]

  • Wybierz wiele wskaźników powiązanych z rzeczywistymi wynikami [4][5]

  • W przypadku studiów prawniczych (LLM) należy opierać się na ocenie przez człowieka i porównywaniu wskaźników wygranych [5]

  • Odporność na testy – nietypowe dane wejściowe są zamaskowanymi, normalnymi danymi wejściowymi [1]

  • Należy bezpiecznie rozwijać i monitorować, ponieważ modele dryfują, a rurociągi pękają [1]

  • Udokumentuj, co zrobiłeś i czego nie przetestowałeś (niewygodne, ale skuteczne) [2][3]

Testowanie nie polega tylko na „udowodnieniu, że działa”. Chodzi o „znalezienie przyczyn awarii, zanim zrobią to użytkownicy”. I tak, to mniej atrakcyjne, ale to właśnie ta część, która utrzymuje system na miejscu, gdy sprawy zaczynają się chwiać… 🧱🙂

Odniesienia

[1] NIST - Sztuczna inteligencja - Ramy zarządzania ryzykiem (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Mitchell i in. - „Karty modeli do raportowania modeli” (arXiv:1810.03993)
[3] Gebru i in. - „Arkusze danych dla zestawów danych” (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - Dokumentacja „Wybór i ocena modelu”
[5] Liang i in. - „Całościowa ocena modeli językowych” (arXiv:2211.09110)

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas

Powrót do bloga