Lyhyt vastaus: Määrittele, miltä ”hyvä” näyttää käyttötapauksessasi, ja testaa sitten edustavilla, versioiduilla kehotteilla ja reunatapauksilla. Yhdistä automatisoidut mittarit ihmisen luomaan rubriikkiin perustuvaan pisteytykseen sekä kilpailun turvallisuus- ja kehotteiden injektointitarkistuksiin. Jos kustannus- tai latenssirajoituksista tulee sitovia, vertaile malleja tehtävien onnistumisen mukaan käytettyä puntaa kohden ja p95/p99-vasteaikojen mukaan.
Keskeiset tiedot:
Vastuullisuus : Määritä selkeät omistajat, pidä versiolokeja ja suorita arvioinnit uudelleen kaikkien kehotteiden tai mallimuutosten jälkeen.
Läpinäkyvyys : Kirjoita ylös onnistumiskriteerit, rajoitukset ja epäonnistumisen kustannukset ennen kuin alat kerätä pisteitä.
Auditoitava : Ylläpidä toistettavia testisarjoja, merkityillä tietojoukoilla ja seuratuilla p95/p99-latenssimittareilla.
Kiistanalaisuudet : Käytä ihmisen tekemiä arviointikriteerejä ja määriteltyä valitusprosessia kiistanalaisille tuloksille.
Väärinkäytön vastustus : Red teamin nopea injektio, arkaluontoiset aiheet ja liiallinen kieltäytyminen käyttäjien suojelemiseksi.
Jos valitset mallia tuotteelle, tutkimusprojektille tai jopa sisäiselle työkalulle, et voi vain sanoa "kuulostaa fiksulta" ja lähettää sitä (katso OpenAI:n arviointiopas ja NIST AI RMF 1.0 ). Näin saat chatbotin, joka selittää luottavaisesti, miten haarukka lämmitetään mikroaaltouunissa. 😬
Artikkelit, joita saatat haluta lukea tämän jälkeen:
🔗 Tekoälyn tulevaisuus: trendit, jotka muokkaavat seuraavaa vuosikymmentä.
Keskeiset innovaatiot, työllisyysvaikutukset ja etiikka, joita kannattaa seurata tulevaisuudessa.
🔗 Generatiivisen tekoälyn perusmallit selitettynä aloittelijoille.
Opi, mitä ne ovat, miten niitä koulutetaan ja miksi ne ovat tärkeitä.
🔗 Miten tekoäly vaikuttaa ympäristöön ja energiankulutukseen
Tutustu päästöihin, sähkönkulutukseen ja tapoihin pienentää jalanjälkeä.
🔗 Näin tekoälyn skaalaus tuottaa terävämpiä kuvia tänään
Katso, miten mallit lisäävät yksityiskohtia, poistavat kohinaa ja suurenevat siististi.
1) ”Hyvän” määritteleminen (se riippuu tilanteesta, ja se on ihan okei) 🎯
Ennen kuin teet minkään arvioinnin, päätä, miltä menestys näyttää. Muuten mittaat kaiken etkä opi mitään. Se on kuin mittanauhan tuomaroiminen kakkukilpailussa. Toki saat numeroita, mutta ne eivät kerro sinulle paljon 😅
Selvennä:
-
Käyttäjän tavoite : yhteenveto, haku, kirjoittaminen, päättely, faktojen poimiminen
-
Epäonnistumisen hinta : väärä elokuvasuositus on hauska; väärä lääketieteellinen ohje ei ole… hauska (riskin rajaaminen: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Suoritusympäristö : laitteella, pilvessä, palomuurin takana, säännellyssä ympäristössä
-
Ensisijaiset rajoitukset : latenssi, pyyntökohtainen hinta, yksityisyys, selitettävyys, monikielinen tuki, sävynhallinta
Yhdessä työssä "paras" malli voi olla katastrofi toisessa. Se ei ole ristiriita, se on todellisuutta. 🙂
2) Miltä näyttää vankka tekoälymallien arviointikehys 🧰
Jep, tämä on se osa, jonka ihmiset ohittavat. He ottavat vertailuarvon, ajavat sen kerran ja lopettavat. Vankalla arviointikehyksellä on muutamia yhtenäisiä piirteitä (käytännön työkaluesimerkkejä: OpenAI Evals / OpenAI evals -opas ):
-
Toistettavissa – voit suorittaa sen uudelleen ensi viikolla ja luottaa vertailuihin
-
Edustava – se heijastaa todellisia käyttäjiäsi ja tehtäviäsi (ei vain triviaalia tietoa)
-
Monikerroksinen – yhdistää automatisoidut mittarit + ihmisen tekemän tarkastuksen + kilpailutestit
-
Toimenpiteitä vaativa – tulokset kertovat, mitä korjata, eivätkä vain "pisteet laskivat"
-
Väärinkäytöltä suojattu – estää "testin opettamisen" tai vahingossa tapahtuvan vuotamisen
-
Kustannustietoinen – arvioinnin itsessään ei pitäisi ajaa sinua konkurssiin (ellet sitten pidä tuskasta)
Jos arviointisi ei kestä skeptisen tiimikaverin päätöstä "Okei, mutta yhdistä tämä tuotantoon", se ei ole vielä valmis. Se on fiiliksen tarkistus.
3) Kuinka arvioida tekoälymalleja aloittamalla käyttötapausosista 🍰
Tässä on kikka, joka säästää valtavasti aikaa: jaa käyttötapaus osiin .
Sen sijaan, että "arvioisit mallin", tee näin:
-
Tarkoituksen ymmärtäminen (saako se mitä käyttäjä haluaa)
-
Haku tai kontekstin käyttö (käyttääkö se annettuja tietoja oikein)
-
Päättely / monivaiheiset tehtävät (pysyykö se johdonmukaisena eri vaiheiden välillä)
-
Muotoilu ja rakenne (noudattaako se ohjeita)
-
Turvallisuuden ja käytäntöjen yhdenmukaistaminen (välttääkö se vaarallisen sisällön; katso NIST AI RMF 1.0 )
-
Äänensävy ja brändiääni (kuulostaako se siltä kuin haluat sen kuulostavan)
Tämä saa "Tekoälymallien arviointi" tuntumaan vähemmän yhdeltä valtavalta kokeelta ja enemmänkin joukolta kohdennettuja tietokilpailuja. Tietokilpailut ovat ärsyttäviä, mutta hallittavissa. 😄
4) Offline-arvioinnin perusteet - testisarjat, otsikot ja tärkeät epähohdokkaat yksityiskohdat 📦
Offline-evalissa teet kontrolloituja testejä ennen kuin käyttäjät koskevat mihinkään (työnkulkumallit: OpenAI Evals ).
Rakenna tai kerää testisetti, joka on aidosti sinun
Hyvä testisarja sisältää yleensä:
-
Kultaisia esimerkkejä : ihanteellisia tuotoksia, joita ylpeänä toimittaisit
-
Reunatapaukset : epäselvät kehotteet, epäsiistit syötteet, odottamaton muotoilu
-
Epäonnistumistilan luotaimet : kehotteet, jotka houkuttelevat hallusinaatioihin tai vaarallisiin vastauksiin (riskitestauksen kehystys: NIST AI RMF 1.0 )
-
Monimuotoisuus : eri käyttäjien taitotasot, murteet, kielet, verkkotunnukset
Jos testaat vain "puhtailla" kehotteilla, malli näyttää upealta. Sitten käyttäjäsi ilmestyvät näkyviin kirjoitusvirheiden, puolikkaiden lauseiden ja raivokkaiden klikkausten kanssa. Tervetuloa todellisuuteen.
Merkintävalinnat (eli tiukkuuden tasot)
Voit merkitä tuotokset seuraavasti:
-
Binääri : hyväksytty/hylätty (nopea, ankara)
-
Ordinaali : 1–5 laatupistemäärä (vivahteikas, subjektiivinen)
-
Moniattribuutti : tarkkuus, täydellisyys, sävy, viittausten käyttö jne. (paras, hitaampi)
Moniattribuutti on monille tiimeille optimaalinen valinta. Se on kuin maistaisi ruokaa ja arvioisi suolaisuutta erikseen koostumuksesta. Muuten vain sanot "hyvä" ja kohautat olkapäitäsi.
5) Mittarit, jotka eivät valehtele – ja mittarit, jotka tavallaan valehtelevat 📊😅
Mittarit ovat arvokkaita… mutta ne voivat olla myös kimalluspommi. Kiiltäviä, kaikkialla ja vaikeita puhdistaa.
Yleiset metriikkaperheet
-
Tarkkuus / täsmällinen vastaavuus : erinomainen tiedonkeruuseen, luokitteluun ja jäsenneltyihin tehtäviin
-
F1 / tarkkuus / palautus : kätevä, kun jonkin puuttuminen on pahempaa kuin ylimääräinen kohina (määritelmät: scikit-learn tarkkuus/palautus/F-pisteytys )
-
BLEU/ROUGE-tyylinen päällekkäisyys : sopii yhteenvetotehtäviin, usein harhaanjohtava (alkuperäiset mittarit: BLEU ja ROUGE )
-
Samankaltaisuuden upottaminen : hyödyllinen semanttisen vastaavuuden kannalta, voi palkita vääriä mutta samankaltaisia vastauksia
-
Tehtävän onnistumisprosentti : ”saisiko käyttäjä tarvitsemansa” on kultainen standardi, kun se on määritelty hyvin
-
Rajoitusten noudattaminen : seuraa muotoa, pituutta, JSON-validiteettia, skeeman noudattamista
Keskeinen asia
Jos tehtäväsi on avoin (kirjoittaminen, päättely, tukikeskustelu), yhden numeron mittarit voivat olla… epätarkkoja. Ei turhia, vain epätarkkoja. Luovuuden mittaaminen viivaimella on mahdollista, mutta se tuntuu hölmöltä. (Lisäksi luultavasti työnnät silmäsi päästäsi.)
Eli: käytä mittareita, mutta ankkuroi ne ihmisen tarkasteluun ja todellisiin tehtävien tuloksiin (yksi esimerkki LLM-pohjaisesta arviointikeskustelusta + varoitukset: G-Eval ).
6) Vertailutaulukko - parhaat arviointivaihtoehdot (omituisuuksin, koska elämässä on omituisuutensa) 🧾✨
Tässä on käytännöllinen luettelo arviointimenetelmistä. Voit yhdistellä niitä. Useimmat tiimit tekevät niin.
| Työkalu / Menetelmä | Yleisö | Hinta | Miksi se toimii |
|---|---|---|---|
| Käsintehty kehotteellinen testisarja | Tuote + tekniikka | $ | Hyvin kohdennettu, havaitsee regressiot nopeasti - mutta sitä on ylläpidettävä ikuisesti 🙃 (aloitustyökalu: OpenAI Evals ) |
| Ihmisen arviointimatriisin pisteytyspaneeli | Tiimit, joilla on varaa arvioijille | $$ | Paras sävyn, vivahteiden ja "hyväksyisikö ihminen tämän" suhteen, lievää kaaosta riippuen arvioijista |
| LLM-tuomari (arviointeineen) | Nopeat iteraatiosilmukat | $-$$ | Nopea ja skaalautuva, mutta voi periä ennakkoasenteita ja joskus arvioi fiiliksiä eikä faktoja (tutkimus + tunnetut ennakkoasenteisiin liittyvät ongelmat: G-Eval ) |
| Vastakkainasettelua punaisten joukkueiden sprintissä | Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus | $$ | Löytää tulisia virhetiloja, erityisesti pikaruiskutuksen – tuntuu kuntosalilla tehtävältä stressitestiltä (uhkien yleiskatsaus: OWASP LLM01 pikaruiskutus / OWASP Top 10 LLM-sovelluksille ) |
| Synteettisen testin generointi | Data-kevyet tiimit | $ | Hyvä kattavuus, mutta synteettiset kehotteet voivat olla liian siistejä, liian kohteliaita… käyttäjät eivät ole kohteliaita |
| A/B-testaus oikeilla käyttäjillä | Aikuisille tarkoitetut tuotteet | $$$ | Selkein signaali – myös emotionaalisesti stressaavin, kun mittarit vaihtelevat (klassinen käytännön opas: Kohavi et al., ”Controlled experiments on the web” ) |
| Hakuun perustuva arviointi (RAG-tarkistukset) | Haku- ja laadunvarmistussovellukset | $$ | Toimenpiteet ”käyttävät kontekstia oikein” vähentävät hallusinaatiopisteiden inflaatiota (RAG-arvioinnin yleiskatsaus: RAG:n arviointi: kyselytutkimus ) |
| Valvonta + ajautumisen havaitseminen | Tuotantojärjestelmät | $$-$$$ | Havaitsee heikkenemisen ajan myötä - vaatimaton, kunnes pelastaa sinut 😬 (drift-yleiskatsaus: Concept drift survey (PMC) ) |
Huomaa, että hinnat ovat tarkoituksella niukat. Ne riippuvat mittakaavasta, työkaluista ja siitä, kuinka monta kokousta vahingossa synnytät.
7) Ihmisarviointi - salainen ase, jota ihmiset alirahoittavat 👀🧑⚖️
Jos teet vain automaattisen arvioinnin, menetät seuraavat asiat:
-
Sävyn epäsuhta ("miksi se on niin ivallinen")
-
Hienovaraisia asiavirheitä, jotka näyttävät sujuvalta
-
Haitalliset implikaatiot, stereotypiat tai kömpelö sanamuoto (riski + vinouma -kehystys: NIST AI RMF 1.0 )
-
Ohjeiden noudattamisen epäonnistumiset, jotka silti kuulostavat "älykkäiltä"
Tee arviointimalleista konkreettisia (tai arvioijat muotoilevat ne vapaamuotoisesti)
Huono arviointiperuste: ”Hyödyllisyys”
Parempi arviointiperuste:
-
Oikeellisuus : asiallisesti tarkka ottaen huomioon kehotteen + kontekstin
-
Täydellisyys : kattaa vaaditut kohdat ilman sekaannusta
-
Selkeys : luettava, jäsennelty, minimoi sekaannusta
-
Käytäntö/turvallisuus : välttää rajoitettua sisältöä, käsittelee hylkäykset hyvin (turvallisuuskehystys: NIST AI RMF 1.0 )
-
Tyyli : vastaa ääntä, sävyä ja lukutasoa
-
Uskollisuus : ei keksi lähteitä tai väitteitä, joita ei tueta
Tee myös joskus arvioijien välisiä tarkistuksia. Jos kaksi arvioijaa on jatkuvasti eri mieltä, se ei ole "ihmisongelma", vaan arviointiperusteongelma. Yleensä (arvioijien välisen luotettavuuden perusteet: McHugh Cohenin kappasta ).
8) Kuinka arvioida tekoälymalleja turvallisuuden, kestävyyden ja käyttäjien huomioimisen kannalta 🧯🧪
Tämä on se osa, joka teet ennen julkaisua – ja jota jatkat sitten, koska internet ei koskaan nuku.
Kestävyystestit, joihin sisältyy
-
Kirjoitusvirheet, slangi, kielioppivirheet
-
Hyvin pitkiä ja hyvin lyhyitä kehotteita
-
Ristiriitaiset ohjeet (”ole lyhyt, mutta sisällytä kaikki yksityiskohdat”)
-
Monivaiheiset keskustelut, joissa käyttäjät vaihtavat tavoitteita
-
Kehotusinjektioyritykset ("ohita edelliset säännöt...") (uhkan tiedot: OWASP LLM01 Kehotusinjektio )
-
Arkaluontoiset aiheet, jotka vaativat harkittua kieltäytymistä (riski/turvallisuus-kehystys: NIST AI RMF 1.0 )
Turvallisuusarviointi ei ole vain "kieltäytyykö se"
Hyvän mallin tulisi:
-
Kieltäydy turvattomista pyynnöistä selkeästi ja rauhallisesti (ohjeistus: NIST AI RMF 1.0 )
-
Tarjoa turvallisempia vaihtoehtoja tarvittaessa
-
Vältä harmittomia kyselyitä (vääriä positiivisia) liian usein hylkäämällä
-
Käsittele epäselviä pyyntöjä selventävillä kysymyksillä (jos sallittua)
Liika kieltäytyminen on todellinen tuoteongelma. Käyttäjät eivät pidä siitä, että heitä kohdellaan epäilyttävinä menninkäisinä. 🧌 (Vaikka he olisivatkin epäilyttävät menninkäiset.)
9) Kustannukset, viive ja operatiivinen todellisuus – arviointi, jonka kaikki unohtavat 💸⏱️
Malli voi olla "hämmästyttävä" ja silti väärä, jos se on hidas, kallis tai toiminnallisesti hauras.
Arvioida:
-
Latenssijakauma (ei vain keskiarvo - p95 ja p99 ovat tärkeitä) (miksi persentiileillä on merkitystä: Google SRE -työkirja monitoroinnista )
-
Kustannukset per onnistunut tehtävä (ei yksittäisen poletin kustannukset)
-
Vakaus kuormituksen aikana (aikakatkaisut, nopeusrajoitukset, poikkeavat piikit)
-
Työkalun kutsumisen luotettavuus (jos se käyttää funktioita, toimiiko se)
-
Tulosteen pituuden taipumukset (jotkut mallit vaeltelevat, ja vaeltaminen maksaa)
Hieman huonompi, mutta kaksi kertaa nopeampi malli voi voittaa harjoituksissa. Se kuulostaa itsestään selvältä, mutta ihmiset jättävät sen huomiotta. Kuten urheiluauton ostaminen ruokakauppareissua varten ja sitten tavaratilan puutteen valittaminen.
10) Yksinkertainen, kopioitava (ja muokattava) työnkulku alusta loppuun 🔁✅
Tässä on käytännöllinen opas tekoälymallien arviointiin jäämättä loukkuun loputtomiin kokeiluihin:
-
Määrittele menestys : tehtävä, rajoitteet, epäonnistumisen kustannukset
-
Luo pieni ”ydin”testijoukko : 50–200 esimerkkiä, jotka heijastavat todellista käyttöä
-
Lisää reuna- ja vastustajajoukot : injektioyritykset, epäselvät kehotteet, turvatestit (kehotteiden injektioluokka: OWASP LLM01 )
-
Suorita automatisoituja tarkistuksia : muotoilu, JSON-validiteetti, perusvirheettömyys mahdollisuuksien mukaan
-
Suorita ihmisen tekemä tarkistus : ota näyte tuloksista eri luokissa, pisteytä rubriikin avulla
-
Vertaa kompromisseja : laatu vs. kustannukset vs. latenssi vs. turvallisuus
-
Rajoitetun julkaisun pilottivaihe : A/B-testit tai vaiheittainen käyttöönotto (A/B-testausopas: Kohavi et al. )
-
Seuranta tuotannossa : ajautuminen, regressiot, käyttäjäpalautesilmukat (ajautumisen yleiskatsaus: Konseptiajautumisen kysely (PMC) )
-
Iterointi : päivitä kehotteet, haku, hienosäätö, suojakaiteet ja suorita sitten eval uudelleen (eval-iteraatiomallit: OpenAI evals -opas )
Pidä versioituja lokeja. Ei siksi, että se olisi hauskaa, vaan koska tulevaisuudessa kiität sinua kahvikupin ääressä mutisten "mikä muuttui..." ☕🙂
11) Yleisiä sudenkuoppia (eli tapoja, joilla ihmiset vahingossa huijaavat itseään) 🪤
-
Koulutus testiin asti : optimoit kehotteita, kunnes vertailu näyttää hyvältä, mutta käyttäjät kärsivät
-
Vuotava arviointidata : testikehotteita näkyy harjoitus- tai hienosäätödatassa (hupsista)
-
Yhden mittarin palvonta : yhden pistemäärän jahtaaminen, joka ei heijasta käyttäjän arvoa
-
Jakauman muutoksen huomiotta jättäminen : käyttäjien käyttäytyminen muuttuu ja mallisi heikkenee hiljaa (tuotantoriskin rajaaminen: konseptin ajautumiskysely (PMC) )
-
Yliindeksointi "älykkyyden" perusteella : fiksulla päättelyllä ei ole väliä, vaikka se rikkoisi muotoilun tai keksisi faktoja
-
Kieltäytymisen laatua ei testattu : ”Ei” voi olla oikein, mutta käyttökokemus on silti kamala.
Varo myös demoja. Demot ovat kuin elokuvatrailereita. Ne näyttävät kohokohtia, piilottavat hitaat kohdat ja toisinaan niissä on dramaattista musiikkia. 🎬
12) Loppuyhteenveto tekoälymallien arvioinnista 🧠✨
Tekoälymallien arviointi ei perustu yhteen pistemäärään, vaan tasapainoiseen ateriaan. Tarvitset proteiinia (oikeellisuus), kasviksia (turvallisuus), hiilihydraatteja (nopeus ja kustannukset) ja joskus jälkiruokaa (sävy ja nautinto) 🍲🍰 (riskin rajaus: NIST AI RMF 1.0 )
Jos et muista muuta:
-
Määrittele, mitä "hyvä" tarkoittaa käyttötapauksessasi
-
Käytä edustavia testijoukkoja, älä vain tunnettuja vertailuarvoja
-
Yhdistä automatisoidut mittarit ihmisen suorittamaan arviointimatriisiin
-
Testien kestävyys ja turvallisuus, kuten käyttäjien olevan vihamielisiä (koska joskus… he ovat) (prompt-injektiokurssi: OWASP LLM01 )
-
Sisällytä kustannukset ja latenssi arviointiin, älä jälkikäteen (miksi persentiileillä on merkitystä: Google SRE Workbook )
-
Seuranta julkaisun jälkeen - mallit kehittyvät, sovellukset kehittyvät, ihmiset luovat (ajautumisen yleiskatsaus: Konseptiajautumisen kysely (PMC) )
Näin tekoälymalleja arvioidaan tavalla, joka toimii myös silloin, kun tuotteesi on julkaistu ja ihmiset alkavat tehdä arvaamattomia asioita. Ja niin on aina. 🙂
Usein kysytyt kysymykset
Mikä on ensimmäinen askel tekoälymallien arvioinnissa todellisen tuotteen osalta?
Aloita määrittelemällä, mitä "hyvä" tarkoittaa juuri sinun käyttötapauksessasi. Määrittele käyttäjän tavoite, mitä epäonnistumiset maksavat (pienet vs. suuret panokset) ja missä mallia käytetään (pilvi, laitepohjainen, säännelty ympäristö). Listaa sitten kovat rajoitteet, kuten viive, kustannukset, yksityisyys ja sävynhallinta. Ilman tätä perustaa mittaat paljon ja teet silti huonon päätöksen.
Miten rakennan testijoukon, joka todella heijastaa käyttäjiäni?
Rakenna testisetti, joka on aidosti omasi, ei vain julkinen vertailuarvo. Sisällytä loistavia esimerkkejä, joita jakaisit ylpeänä, sekä meluisia, villejä kehotteita, joissa on kirjoitusvirheitä, puolikkaita lauseita ja monitulkintaisia pyyntöjä. Lisää reunatapauksia ja virhetilan luotauksia, jotka houkuttelevat hallusinaatioihin tai vaarallisiin vastauksiin. Ota huomioon monimuotoisuus taitotasoissa, murteissa, kielissä ja toimialoilla, jotta tulokset eivät romahda tuotannossa.
Mitä mittareita minun pitäisi käyttää, ja mitkä voivat olla harhaanjohtavia?
Yhdistä mittarit tehtävätyyppiin. Täsmällinen vastaavuus ja tarkkuus toimivat hyvin tiedon poiminnassa ja jäsennellyissä tulosteissa, kun taas tarkkuus/palautus ja F1 auttavat, kun jonkin puuttuminen on pahempaa kuin ylimääräinen kohina. Päällekkäiset mittarit, kuten BLEU/ROUGE, voivat johtaa harhaan avoimissa tehtävissä, ja samankaltaisuuden upottaminen voi palkita "vääriä mutta samankaltaisia" vastauksia. Kirjoittamisen, tuen tai päättelyn osalta yhdistä mittarit ihmisen suorittamaan tarkistukseen ja tehtävien onnistumisasteisiin.
Miten arvioinnit tulisi jäsentää, jotta ne ovat toistettavia ja tuotantolaatuisia?
Vankka arviointikehys on toistettavissa, edustava, monikerroksinen ja toiminnallisesti toimiva. Yhdistä automatisoidut tarkistukset (muoto, JSON-validiteetti, perusvirheettömyys) ihmisen suorittamaan arviointimatriisiin ja kilpailutesteihin. Tee siitä peukalointisuojattu välttämällä vuotoja ja "opettamalla testiin". Pidä arviointi kustannustietoisena, jotta voit suorittaa sen uudelleen usein, ei vain kerran ennen julkaisua.
Mikä on paras tapa tehdä ihmisen tekemä arviointi ilman, että se muuttuu kaaokseksi?
Käytä konkreettista arviointiperustetta, jotta arvioijat eivät käytä vapaamuotoista arviointia. Arvioi ominaisuuksia, kuten oikeellisuutta, täydellisyyttä, selkeyttä, turvallisuuden/käytäntöjen käsittelyä, tyylin/äänen vastaavuutta ja uskollisuutta (älä keksi väitteitä tai lähteitä). Tarkista säännöllisesti arvioijien välinen yhteisymmärrys; jos arvioijat ovat jatkuvasti eri mieltä, arviointiperustetta on todennäköisesti hiottava. Ihmisen tekemä arviointi on erityisen arvokasta sävyerojen, hienovaraisten asiavirheiden ja ohjeiden noudattamatta jättämisen yhteydessä.
Miten arvioin turvallisuutta, kestävyyttä ja nopeaa injektioriskiä?
Testaa ”yök, käyttäjät” -tyyppisillä syötteillä: kirjoitusvirheet, slangi, ristiriitaiset ohjeet, erittäin pitkät tai erittäin lyhyet kehotteet ja usean vuoron tavoitteen muutokset. Sisällytä kehotteiden lisäysyrityksiä, kuten ”älä ohita aiempia sääntöjä”, ja arkaluontoisia aiheita, jotka vaativat harkittuja kieltäytymisiä. Hyvä turvallisuussuorituskyky ei ole pelkästään kieltäytymistä – se on selkeää kieltäytymistä, turvallisempien vaihtoehtojen tarjoamista tarvittaessa ja harmittomien kyselyiden liiallisen kieltäytymisen välttämistä, jotka vahingoittavat käyttökokemusta.
Miten arvioin kustannuksia ja viivettä todellisuutta vastaavalla tavalla?
Älä mittaa pelkästään keskiarvoja – seuraa latenssijakaumaa, erityisesti p95:tä ja p99:ää. Arvioi onnistuneiden tehtävien kustannuksia, älä erillisiä kustannuksia tokeneita kohden, koska uudelleenyritykset ja sekavat tulokset voivat pyyhkiä pois säästöt. Testaa vakautta kuormituksen aikana (aikakatkaisut, nopeusrajoitukset, piikit) ja työkalujen/funktioiden kutsumisen luotettavuutta. Hieman huonompi malli, joka on kaksi kertaa nopeampi tai vakaampi, voi olla parempi tuotevalinta.
Millainen on yksinkertainen kokonaisvaltainen työnkulku tekoälymallien arvioimiseksi?
Määrittele onnistumiskriteerit ja rajoitteet ja luo sitten pieni ydintestijoukko (noin 50–200 esimerkkiä), joka heijastaa todellista käyttöä. Lisää reuna- ja kilpailevien testien joukkoja turvallisuutta ja injektioyrityksiä varten. Suorita automatisoituja tarkistuksia ja ota sitten näytteitä tuloksista ihmisen tekemää rubriikkien pisteytystä varten. Vertaa laatua vs. kustannuksia vs. latenssia vs. turvallisuutta, kokeile rajoitettua käyttöönottoa tai A/B-testiä ja seuraa tuotannossa poikkeamia ja regressejä.
Millä yleisimmillä tavoilla tiimit vahingossa huijaavat itseään mallien arvioinnissa?
Yleisiä ansoja ovat kehotteiden optimointi vertailuarvon saavuttamiseksi käyttäjien kärsiessä, arviointikehotteiden vuotaminen koulutukseen tai datan hienosäätöön sekä yhden sellaisen mittarin palvominen, joka ei heijasta käyttäjän arvoa. Tiimit myös jättävät huomiotta jakauman muutoksen, ylikorostavat "älykkyyttä" formaatin noudattamisen ja uskollisuuden sijaan ja ohittavat laatutestauksen kieltäytymisen. Demot voivat piilottaa nämä ongelmat, joten luota strukturoituihin arviointeihin, älä korostuskeloihin.
Viitteet
-
OpenAI - OpenAI-arviointiopas - platform.openai.com
-
Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - Tekoälyn riskienhallintakehys (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (GitHub-arkisto) - github.com
-
scikit-learn - precision_recall_fscore_support - scikit-learn.org
-
Laskennallisen kielitieteen yhdistys (ACL-antologia) - BLEU - aclanthology.org
-
Laskennallisen kielitieteen yhdistys (ACL-antologia) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Nopea injektio - owasp.org
-
OWASP - OWASP:n 10 parasta laajaan kielimallinnussovellukseen - owasp.org
-
Stanfordin yliopisto - Kohavi ym., ”Kontrolloidut kokeet verkossa” - stanford.edu
-
arXiv - RAG:n arviointi: Kysely - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Konseptin ajautumistutkimus (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh Cohenin kappasta - nih.gov
-
Google - SRE-työkirja seurannasta - google.workbook