Кратък отговор: Определете как изглежда „доброто“ за вашия случай на употреба, след което тествайте с представителни, версирани подкани и гранични случаи. Свържете автоматизирани показатели с оценяване по човешки критерии, заедно с проверки за безопасност на състезателите и инжектиране на подкани. Ако ограниченията за разходите или латентността станат обвързващи, сравнете моделите по успех на задачата за изразходван паунд и време за реакция p95/p99.
Ключови изводи:
Отговорност : Определете ясни собственици, водете дневници на версиите и изпълнявайте отново оценките след всяка подкана или промяна на модела.
Прозрачност : Запишете критериите за успех, ограниченията и разходите за неуспех, преди да започнете да събирате оценки.
Одитируемост : Поддържайте повтаряеми тестови пакети, етикетирани набори от данни и проследявани показатели за латентност на p95/p99.
Оспоримост : Използвайте рубрики за човешка проверка и определен път за обжалване на оспорвани резултати.
Устойчивост на злоупотреби : Инжектиране на информация от „червения екип“, чувствителни теми и прекомерен отказ за защита на потребителите.
Ако избирате модел за продукт, изследователски проект или дори вътрешен инструмент, не можете просто да кажете „звучи умно“ и да го продадете (вижте ръководството за оценки на OpenAI и NIST AI RMF 1.0 ). Така ще получите чатбот, който уверено обяснява как да затоплите вилица в микровълнова фурна. 😬
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Бъдещето на ИИ: тенденции, оформящи следващото десетилетие
Ключови иновации, въздействие върху работните места и етика, които да наблюдаваме в бъдеще.
🔗 Обяснение на базовите модели в генеративния изкуствен интелект за начинаещи.
Научете какво представляват, как се обучават и защо са важни.
🔗 Как изкуственият интелект влияе върху околната среда и потреблението на енергия.
Разгледайте емисиите, търсенето на електроенергия и начините за намаляване на вредното въздействие.
🔗 Как работи мащабирането с изкуствен интелект за по-резки изображения днес
Вижте как моделите добавят детайли, премахват шума и уголемяват чисто.
1) Дефиниране на „добро“ (зависи и това е добре) 🎯
Преди да направите каквато и да е оценка, решете как изглежда успехът. В противен случай ще измерите всичко и няма да научите нищо. Все едно да носите ролетка, за да оцените конкурс за торти. Разбира се, ще получите числа, но те няма да ви кажат много 😅
Уточняване:
-
Цел на потребителя : обобщаване, търсене, писане, разсъждение, извличане на факти
-
Цена на провала : грешна препоръка за филм е забавна; грешна медицинска инструкция е... не е забавна (рамкиране на риска: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Изпълнителна среда : на устройството, в облака, зад защитна стена, в регулирана среда
-
Основни ограничения : латентност, цена на заявка, поверителност, обяснимост, многоезична поддръжка, контрол на тона
Модел, който е „най-добър“ в една работа, може да бъде катастрофа в друга. Това не е противоречие, а реалност. 🙂
2) Как изглежда една стабилна рамка за оценка на AI модел 🧰
Да, това е частта, която хората пропускат. Вземат бенчмарк, стартират го веднъж и приключват. Една стабилна рамка за оценка има няколко постоянни черти (практически примери за инструменти: OpenAI Evals / OpenAI evals guide ):
-
Повторяемо - можете да го пуснете отново следващата седмица и да се доверите на сравненията
-
Представителен - отразява вашите реални потребители и задачи (не само любопитни факти)
-
Многопластов - комбинира автоматизирани показатели + човешки преглед + състезателни тестове
-
Действими - резултатите ви казват какво да поправите, а не само „резултатът е намалял“
-
Защита от несанкционирано отваряне - избягва се „обучение за тест“ или случайно изтичане
-
Осъзнаване на разходите - самата оценка не бива да ви фалира (освен ако не обичате болката)
Ако вашата оценка не може да оцелее след като скептичен колега каже „Добре, но съпоставете това с продукцията“, тогава тя все още не е завършена. Това е проверката на вибрациите.
3) Как да оценим AI модели, като започнем с анализ на случаите на употреба 🍰
Ето един трик, който спестява много време: разделете случая на употреба на части .
Вместо да „оцените модела“, направете:
-
Разбиране на намерението (получава ли се това, което потребителят иска)
-
Извличане или използване на контекста (правилно ли използва предоставената информация)
-
Разсъждения / многоетапни задачи (остава ли последователно между стъпките)
-
Форматиране и структура (следва ли инструкциите)
-
Съгласуване на безопасността и политиките (избягва ли се опасно съдържание; вижте NIST AI RMF 1.0 )
-
Тон и глас на марката (звучи ли така, както искате да звучи)
Това кара „Как да оценяваме модели с изкуствен интелект“ да изглежда по-малко като един огромен изпит и по-скоро като набор от целенасочени тестове. Тестовете са досадни, но е възможно да се справите. 😄
4) Основи на офлайн оценяването - тестови набори, етикети и не особено бляскавите детайли, които са важни 📦
Офлайн оценката е мястото, където правите контролирани тестове, преди потребителите да докоснат каквото и да било (модели на работен процес: OpenAI Evals ).
Създайте или съберете тестов набор, който е наистина ваш
Добрият набор от тестове обикновено включва:
-
Златни примери : идеални резултати, които с гордост бихте изпратили
-
Гранични случаи : двусмислени подкани, неподредени входни данни, неочаквано форматиране
-
Сонди за режим на отказ : подкани, които предизвикват халюцинации или опасни отговори (рамки за тестване на риска: NIST AI RMF 1.0 )
-
Разнообразно покритие : различни нива на умения на потребителите, диалекти, езици, области
Ако тествате само „чисти“ подкани, моделът ще изглежда страхотно. След това потребителите ви ще се появят с печатни грешки, полуизречения и енергия, наподобяваща яростно кликване. Добре дошли в реалността.
Избор на етикетиране (известен още като: нива на строгост)
Можете да обозначите изходите като:
-
Двоичен : добър/недобър (бърз, прецизен)
-
Ординален : 1-5 оценка за качество (нюансирана, субективна)
-
Многоатрибутивни : точност, пълнота, тон, използване на цитати и др. (най-добър, по-бавен)
Многоатрибутното е идеалният избор за много отбори. Все едно да опитвате храна и да преценявате солеността ѝ отделно от текстурата. В противен случай просто казвате „добре“ и свивате рамене.
5) Показатели, които не лъжат - и показатели, които донякъде лъжат 📊😅
Метриките са ценни... но могат да бъдат и истинска бомба. Блестящи, навсякъде и трудни за почистване.
Често срещани метрични семейства
-
Точност / точно съвпадение : чудесно за извличане, класификация, структурирани задачи
-
F1 / прецизност / отзоваване : удобно, когато пропускането на нещо е по-лошо от допълнителен шум (дефиниции: scikit-learn прецизност/отзоваване/F-оценка )
-
Припокриване на стила BLEU / ROUGE : приемливо за задачи, подобни на обобщаване, често подвеждащо (оригинални показатели: BLEU и ROUGE )
-
Вграждане на сходство : полезно за семантично съвпадение, може да възнагради грешни, но подобни отговори
-
Процент на успех на задачата : „получил ли е потребителят това, от което се е нуждаел“ – златен стандарт, когато е добре дефиниран
-
Съответствие с ограниченията : следва формат, дължина, валидност на JSON, придържане към схемата
Ключовият момент
Ако задачата ви е с отворен край (писане, разсъждение, чат за поддръжка), показателите с единични числа могат да бъдат... нестабилни. Не безсмислени, а просто нестабилни. Измерването на креативността с линийка е възможно, но ще се чувствате глупаво, докато го правите. (Също така вероятно ще си избодете окото.)
Така че: използвайте показатели, но ги обвържете с човешка проверка и реални резултати от задачите (един пример за дискусия за оценка, базирана на LLM + предупреждения: G-Eval ).
6) Таблицата за сравнение - най-добри опции за оценка (с особености, защото животът си има особености) 🧾✨
Ето практическо меню от подходи за оценка. Комбинирайте и съчетавайте. Повечето екипи го правят.
| Инструмент / Метод | Аудитория | Цена | Защо работи |
|---|---|---|---|
| Ръчно изграден набор от тестове за бързи отговори | Продукт + инженер | $ | Много целенасочено, бързо улавя регресиите - но трябва да го поддържате завинаги 🙃 (начални инструменти: OpenAI Evals ) |
| Панел за оценяване на човешки рубрики | Екипи, които могат да отделят рецензенти | $$ | Най-добро за тон, нюанс, „би ли човек приел това“, лек хаос в зависимост от рецензентите |
| Магистър по право (LLM) като съдия (с рубрики) | Бързи итерационни цикли | $-$$ | Бързо и мащабируемо, но може да наследи пристрастия и понякога да оцени вибрации, а не факти (изследвания + известни проблеми с пристрастията: G-Eval ) |
| Съперничещ спринт с червени отбори | Безопасност + съответствие | $$ | Открива пикантни режими на отказ, особено бързо инжектиране - усещането е като стрес тест във фитнеса (преглед на заплахите: OWASP LLM01 Prompt Injection / OWASP Top 10 for LLM Apps ) |
| Генериране на синтетични тестове | Екипи за осветяване на данни | $ | Страхотно покритие, но синтетичните подкани могат да бъдат твърде спретнати, твърде учтиви... потребителите не са учтиви |
| A/B тестване с реални потребители | Зрели продукти | $$$ | Най-ясният сигнал - също така и най-емоционално стресиращ, когато показателите се колебаят (класическо практическо ръководство: Kohavi et al., „Контролирани експерименти в мрежата“ ) |
| Оценка, основана на извличане (RAG проверки) | Търсене + приложения за осигуряване на качеството | $$ | Мерките „използват контекста правилно“, намаляват инфлацията на халюцинационния резултат (преглед на RAG оценката: Оценка на RAG: Проучване ) |
| Мониторинг + откриване на дрейф | Производствени системи | $$-$$$ | С течение на времето се деградира - не е лъскав до деня, в който те спаси 😬 (общ преглед на дрифта: Проучване на концептуален дрифт (PMC) ) |
Обърнете внимание, че цените са ниски нарочно. Те зависят от мащаба, инструментите и броя на срещите, които случайно ще създадете.
7) Човешка оценка - тайното оръжие, което хората не финансират достатъчно 👀🧑⚖️
Ако правите само автоматизирана оценка, ще пропуснете:
-
Несъответствие в тона („защо е толкова саркастично“)
-
Фини фактически грешки, които изглеждат ясни
-
Вредни последици, стереотипи или неудобни формулировки (риск + предубеждение: NIST AI RMF 1.0 )
-
Неуспехи при следване на инструкции, които все още звучат „умно“
Направете рубриките конкретни (или рецензентите ще се фрийстайлират)
Лоша рубрика: „Полезност“
По-добра рубрика:
-
Коректност : фактически точна предвид подканата + контекста
-
Пълнота : обхваща необходимите точки без да се отклонява от темата
-
Яснота : четлива, структурирана, минимално объркване
-
Политика/безопасност : избягва ограничено съдържание, обработва добре отказите (безопасно рамкиране: NIST AI RMF 1.0 )
-
Стил : съответства на гласа, тона, нивото на четене
-
Верност : не измисля източници или твърдения, които не са подкрепени
Също така, понякога правете междуоценяващи проверки. Ако двама рецензенти постоянно не са съгласни, това не е „проблем с хората“, а проблем с рубриката. Обикновено (основи на надеждността между оценители: Макхю за каппата на Коен ).
8) Как да оценим AI моделите за безопасност, надеждност и „ох, потребители“ 🧯🧪
Това е частта, която правите преди старта - и след това продължавате да правите, защото интернет никога не спи.
Включващи се тестове за устойчивост
-
Печатни грешки, жаргон, нарушена граматика
-
Много дълги подкани и много кратки подкани
-
Противоречиви инструкции („бъдете кратки, но включете всеки детайл“)
-
Многократни разговори, при които потребителите променят целите си
-
Опити за бързо инжектиране („игнориране на предишни правила…“) (подробности за заплахата: OWASP LLM01 Скорошно инжектиране )
-
Деликатни теми, които изискват внимателен отказ (определяне на риска/безопасността: NIST AI RMF 1.0 )
Оценката на безопасността не е просто „отказва ли“
Един добър модел трябва:
-
Отхвърляйте опасни заявки ясно и спокойно (оформяне на насоки: NIST AI RMF 1.0 )
-
Осигурете по-безопасни алтернативи, когато е уместно
-
Избягвайте прекомерния отказ на безобидни запитвания (фалшиви положителни резултати)
-
Обработвайте двусмислените заявки с уточняващи въпроси (когато е позволено)
Прекомерният отказ е истински проблем с продукта. Потребителите не обичат да се отнасят с тях като с подозрителни гоблини. 🧌 (Дори и да са подозрителни гоблини.)
9) Цена, латентност и оперативна реалност - оценката, която всички забравят 💸⏱️
Един модел може да бъде „невероятен“ и все пак да е грешен за вас, ако е бавен, скъп или оперативно крехък.
Оценете:
-
Разпределение на латентността (не само средна стойност - p95 и p99 са важни) (защо процентилите са важни: Работна книга на Google SRE за мониторинг )
-
Цена за успешна задача (не цена за токен поотделно)
-
Стабилност при натоварване (таймаути, ограничения на скоростта, аномални пикове)
-
Надеждност на извикването на инструменти (ако използва функции, дали се държи правилно)
-
Тенденции в дължината на изхода (някои модели са хаотични, а хаотичното им използване струва пари)
Малко по-лош модел, който е два пъти по-бърз, може да спечели на практика. Това звучи очевидно, но хората го игнорират. Все едно да си купите спортна кола за пазаруване, а след това да се оплаквате от място в багажника.
10) Прост работен процес от край до край, който можете да копирате (и настройвате) 🔁✅
Ето практическа схема за това как да оценявате модели с изкуствен интелект, без да попадате в капана на безкрайни експерименти:
-
Дефиниране на успех : задача, ограничения, разходи за неуспех
-
Създайте малък „основен“ тестов набор : 50-200 примера, които отразяват реалната употреба
-
Добавяне на ръбни и състезателни множества : опити за инжектиране, двусмислени подкани, сонди за безопасност (клас на подкани за инжектиране: OWASP LLM01 )
-
Изпълнявайте автоматизирани проверки : форматиране, валидност на JSON, основна коректност, където е възможно
-
Изпълнете човешка проверка : примерни резултати в различни категории, оценете с рубрика
-
Сравнете компромисите : качество срещу цена срещу забавяне срещу безопасност
-
Пилотен проект в ограничено пускане : A/B тестове или поетапно внедряване (ръководство за A/B тестване: Kohavi et al. )
-
Монитор в производство : дрейф, регресии, потребителски цикли за обратна връзка (общ преглед на дрейфа: Проучване на дрейфа на концепциите (PMC) )
-
Итерация : актуализиране на подканите, извличане, фина настройка, предпазни мерки, след което повторно изпълнение на eval (модели на итерация на eval: Ръководство за OpenAI evals )
Пазете лог файлове с версии. Не защото е забавно, а защото в бъдеще ще ви благодарим, докато държите кафе и мърморите „какво се промени…“ ☕🙂
11) Често срещани клопки (известни още като: начини, по които хората случайно се самозаблуждават) 🪤
-
Обучение за теста : оптимизирате подканите, докато бенчмаркът изглежда страхотно, но потребителите страдат
-
Изтичащи данни за оценка : тестовите подкани се показват в данните за обучение или фина настройка (упс)
-
Преследване на един показател : преследване на един резултат, който не отразява стойността за потребителя
-
Пренебрегване на промяната в разпределението : поведението на потребителите се променя и вашият модел тихо се деградира (рамкиране на производствения риск: проучване за отклонение на концепциите (PMC) )
-
Прекомерно индексиране на „умността“ : умните разсъждения нямат значение, ако нарушават форматирането или измислят факти
-
Не се тества качеството на отказ : „Не“ може да е правилно, но все пак е ужасно потребителско изживяване.
Също така, пазете се от демо версиите. Демо версиите са като трейлъри на филми. Те показват акценти, скриват бавните части и понякога лъжат с драматична музика. 🎬
12) Заключително резюме за това как да се оценяват модели с изкуствен интелект 🧠✨
Оценяването на AI модели не е еднократна оценка, а балансирано хранене. Нуждаете се от протеини (коректност), зеленчуци (безопасност), въглехидрати (бързина и цена) и да, понякога десерт (тонус и удоволствие) 🍲🍰 (определяне на риска: NIST AI RMF 1.0 )
Ако не си спомняте нищо друго:
-
Дефинирайте какво означава „добро“ за вашия случай на употреба
-
Използвайте представителни тестови набори, а не само известни бенчмаркове
-
Комбинирайте автоматизирани показатели с преглед на рубриките от хора
-
Тествайте устойчивостта и безопасността, сякаш потребителите са враждебни (защото понякога... те са) (клас за бързо инжектиране: OWASP LLM01 )
-
Включете разходите и латентността в оценката, а не като допълнителна мисъл (защо процентилите са важни: Работна книга на Google SRE )
-
Монитор след пускането на пазара - моделите се променят, приложенията се развиват, хората стават креативни (общ преглед на промяната: Проучване на концепцията за промяна (PMC) )
Ето как да оценявате AI моделите по начин, който е валиден, когато продуктът ви е активен и хората започнат да правят непредсказуеми неща. Което винаги е така. 🙂
ЧЗВ
Каква е първата стъпка в оценката на AI модели за реален продукт?
Започнете, като дефинирате какво означава „добро“ за вашия конкретен случай на употреба. Опишете целта на потребителя, какво ще ви струват неуспехите (ниски срещу високи залози) и къде ще се изпълнява моделът (облак, на устройство, регулирана среда). След това избройте строги ограничения като латентност, цена, поверителност и контрол на тона. Без тази основа ще измервате много и пак ще вземате лошо решение.
Как да създам тестов набор, който наистина отразява моите потребители?
Създайте набор от тестове, който е наистина ваш, а не просто публичен бенчмарк. Включете златни примери, които с гордост бихте публикували, плюс шумни, нестандартни подкани с печатни грешки, полуизречения и двусмислени заявки. Добавете гранични случаи и сонди за режим на неуспех, които изкушават халюцинации или опасни отговори. Обхванете разнообразието в нивата на умения, диалектите, езиците и областите, така че резултатите да не се сринат в производствения процес.
Кои показатели трябва да използвам и кои могат да бъдат подвеждащи?
Съпоставете показателите с типа задача. Точното съвпадение и точността работят добре за извличане и структурирани резултати, докато прецизността/повтаряемостта и F1 помагат, когато пропускането на нещо е по-лошо от допълнителен шум. Припокриващите се показатели като BLEU/ROUGE могат да подведат за задачи с отворен край, а вграждането на сходство може да възнагради „грешни, но подобни“ отговори. За писане, подкрепа или разсъждение, комбинирайте показатели с човешки преглед и процент на успех на задачите.
Как трябва да структурирам оценките, така че да са повторяеми и с производствено качество?
Стабилната рамка за оценка е повторяема, представителна, многопластова и приложима. Комбинирайте автоматизирани проверки (формат, валидност на JSON, основна коректност) с оценяване по човешки критерии и състезателни тестове. Направете я устойчива на неправомерно използване, като избягвате изтичане на информация и „обучение на теста“. Поддържайте оценката наясно с разходите, за да можете да я повтаряте често, не само веднъж преди стартиране.
Какъв е най-добрият начин да се направи човешка оценка, без това да се превърне в хаос?
Използвайте конкретна рубрика, за да не се борави с рецензентите. Оценявайте атрибути като коректност, пълнота, яснота, безопасност/спазване на правилата, стил/съвпадение на гласа и достоверност (без измисляне на твърдения или източници). Периодично проверявайте съгласуваността между рецензентите; ако рецензентите постоянно не са съгласни, рубриката вероятно се нуждае от прецизиране. Човешкият преглед е особено ценен за несъответствие в тона, фини фактически грешки и неуспехи при следване на инструкциите.
Как да оценя безопасността, надеждността и рисковете от незабавно инжектиране?
Тествайте с входни данни от типа „ох, потребители“: печатни грешки, жаргон, противоречиви инструкции, много дълги или много кратки подкани и многократни промени в целите. Включете опити за инжектиране на подкани като „игнориране на предишни правила“ и чувствителни теми, които изискват внимателни откази. Доброто представяне в областта на безопасността не е само отказ - това е ясен отказ, предлагане на по-безопасни алтернативи, когато е уместно, и избягване на прекомерно отхвърляне на безобидни запитвания, които вреди на потребителското изживяване.
Как да оценя разходите и латентността по начин, който съответства на реалността?
Не измервайте само средните стойности - следете разпределението на латентността, особено p95 и p99. Оценявайте цената на успешна задача, а не цената на токен поотделно, защото повторните опити и непоследователните резултати могат да заличат спестяванията. Тествайте стабилността под натоварване (таймаути, ограничения на скоростта, пикове) и надеждността на извикване на инструменти/функции. Малко по-лош модел, който е два пъти по-бърз или по-стабилен, може да бъде по-добрият избор на продукт.
Какъв е прост цялостен работен процес за оценка на модели с изкуствен интелект?
Дефинирайте критериите за успех и ограниченията, след което създайте малък набор от основни тестове (приблизително 50–200 примера), който отразява реалната употреба. Добавете периферни и състезателни набори за безопасност и опити за инжектиране. Изпълнете автоматизирани проверки, след което вземете проби от резултатите за оценяване по човешки критерии. Сравнете качество спрямо цена спрямо латентност спрямо безопасност, пилотирайте с ограничено внедряване или A/B тест и наблюдавайте в продукцията за отклонения и регресии.
Кои са най-често срещаните начини, по които екипите случайно се заблуждават при оценката на модела?
Често срещани капани включват оптимизиране на подканите за постигане на бенчмарк, докато потребителите страдат, изтичане на подкани за оценка в обучение или фина настройка на данни и прекланяне пред един-единствен показател, който не отразява стойността за потребителя. Екипите също така игнорират изместването на разпределението, прекалено индексират „интелигентността“ вместо съответствието с формата и достоверността и пропускат тестовете за качество на отказ. Демо версиите могат да скрият тези проблеми, така че разчитайте на структурирани оценки, а не на акценти.
Референции
-
OpenAI - Ръководство за оценка на OpenAI - platform.openai.com
-
Национален институт за стандарти и технологии (NIST) - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (GitHub хранилище) - github.com
-
scikit-learn - поддръжка на precision_recall_fscore - scikit-learn.org
-
Асоциация за компютърна лингвистика (ACL Anthology) - BLEU - aclanthology.org
-
Асоциация за компютърна лингвистика (ACL Anthology) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Бързо инжектиране - owasp.org
-
OWASP - OWASP Топ 10 за приложения с големи езикови модели - owasp.org
-
Станфордски университет - Кохави и др., „Контролирани експерименти в мрежата“ - stanford.edu
-
arXiv - Оценка на RAG: Проучване - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Проучване на концептуалния дрейф (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - Макхю за каппата на Коен - nih.gov
-
Google - Работна книга за мониторинг на SRE - google.workbook