як вымераць прадукцыйнасць штучнага інтэлекту

Як вымераць прадукцыйнасць штучнага інтэлекту?

Калі вы калі-небудзь выпускалі мадэль, якая ўражвала ў ноўтбуку, але выклікала праблемы ў вытворчасці, вы ўжо ведаеце сакрэт: вымярэнне прадукцыйнасці штучнага інтэлекту — гэта не адзін чароўны паказчык. Гэта сістэма праверак, прывязаная да рэальных мэтаў. Дакладнасць — гэта нешта прыемнае. Надзейнасць, бяспека і ўплыў на бізнес — усё гэта лепш.

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Як размаўляць са штучным інтэлектам
Кіраўніцтва па эфектыўнай камунікацыі са штучным інтэлектам для паслядоўнага паляпшэння вынікаў.

🔗 Што падказвае штучны інтэлект
Тлумачыць, як падказкі ўплываюць на адказы штучнага інтэлекту і якасць вываду.

🔗 Што такое маркіроўка дадзеных з дапамогай штучнага інтэлекту
Агляд прысваення дакладных метак дадзеным для навучальных мадэляў.

🔗 Што такое этыка штучнага інтэлекту
Уводзіны ў этычныя прынцыпы, якія рэгулююць адказную распрацоўку і ўкараненне штучнага інтэлекту.

Што робіць штучны інтэлект добра працуючым? ✅

Карацей кажучы: добрая прадукцыйнасць штучнага інтэлекту азначае, што ваша сістэма карысная, надзейная і паўтаральная ў складаных, зменлівых умовах. Канкрэтна:

  • Якасць задання — яно дае правільныя адказы па правільных прычынах.

  • Каліброўка — паказчыкі ўпэўненасці адпавядаюць рэальнасці, таму вы можаце прымаць разумныя меры.

  • Надзейнасць — вытрымлівае дрэйф, пагранічныя сітуацыі і нестабільныя ўмовы.

  • Бяспека і справядлівасць — гэта пазбяганне шкодных, прадузятых або неадпаведных паводзін.

  • Эфектыўнасць — дастаткова хутка, дастаткова танна і дастаткова стабільна, каб працаваць у вялікіх маштабах.

  • Уплыў на бізнес — гэта сапраўды змяняе ключавы паказчык эфектыўнасці, які вас хвалюе.

Калі вам патрэбна фармальная кропка адліку для ўзгаднення паказчыкаў і рызык, то NIST AI Risk Management Framework — гэта надзейная арыенцірная зорка для надзейнай ацэнкі сістэмы. [1]

 

Вымярэнне прадукцыйнасці штучнага інтэлекту

Рэцэпт высокага ўзроўню для вымярэння прадукцыйнасці штучнага інтэлекту 🍳

Падумайце ў трох слаях :

  1. Метрыкі задачы — правільнасць для тыпу задачы: класіфікацыя, рэгрэсія, ранжыраванне, генерацыя, кантроль і г.д.

  2. Сістэмныя паказчыкі - затрымка, прапускная здольнасць, кошт званка, частата збояў, сігналізацыя аб зруху, пагадненні аб узроўні абслугоўвання.

  3. Паказчыкі вынікаў — гэта бізнес-вынікі і вынікі для карыстальнікаў, якія вы сапраўды хочаце атрымаць: канверсія, утрыманне кліентаў, інцыдэнты бяспекі, колькасць ручных праверак, аб'ём заявак.

Выдатны план вымярэнняў наўмысна спалучае ўсе тры фактары. Інакш вы атрымаеце ракету, якая ніколі не пакіне стартавую пляцоўку.

Асноўныя паказчыкі па тыпу праблемы — і калі якія выкарыстоўваць 🎯

1) Класіфікацыя

  • Дакладнасць, паўнавартаснасць, F1 — трыа першага дня. F1 — гэта сярэдняе гарманічнае значэнне дакладнасці і паўнавартаснасці; карысна, калі класы незбалансаваныя або выдаткі асіметрычныя. [2]

  • ROC-AUC — парогавае агностычнае ранжыраванне класіфікатараў; калі станоўчыя вынікі рэдкія, таксама праверце PR-AUC . [2]

  • Збалансаваная дакладнасць — сярэдняе значэнне паўтарэння па класах; зручна для скажоных пазнак. [2]

Асцярожна: дакладнасць сама па сабе можа ўвесці ў зман з-за дысбалансу. Калі 99% карыстальнікаў легітымныя, дурная мадэль, якая заўсёды легітымная, набярэ 99% і падвядзе вашу каманду па барацьбе з махлярствам яшчэ да абеду.

2) Рэгрэсія

  • MAE для памылкі, зразумелай чалавеку; RMSE, калі вы хочаце пакараць за вялікія памылкі; R² для тлумачэння дысперсіі. Затым праверце размеркаванні на надзейнасць і графікі рэшткавых значэнняў. [2]
    (Выкарыстоўвайце зручныя для прадметнай вобласці адзінкі, каб зацікаўленыя бакі маглі сапраўды адчуць памылку.)

3) Рэйтынг, пошук, рэкамендацыі

  • nDCG — клапоціцца пра пазіцыю і адзнаку рэлевантнасці; стандарт якасці пошуку.

  • MRR — вымярае хуткасць з'яўлення першага адпаведнага элемента (выдатна падыходзіць для задач «знайсці адзін добры адказ»).
    (Спасылкі на рэалізацыю і працоўныя прыклады знаходзяцца ў асноўных метрычных бібліятэках.) [2]

4) Генерацыя тэксту і яго рэзюмэ

  • BLEU і ROUGE — класічныя паказчыкі перакрыцця; карысныя ў якасці базавых узроўняў.

  • Паказчыкі, заснаваныя на ўбудаванні (напрыклад, BERTScore ), часта лепш карэлююць з меркаваннямі людзей; заўсёды спалучаюцца з ацэнкамі людзей па стылі, дакладнасці і бяспецы. [4]

5) Адказы на пытанні

  • Дакладнае супадзенне і F1 на ўзроўні токенаў з'яўляюцца распаўсюджанымі для экстрактыўнага кантролю якасці; калі адказы павінны цытаваць крыніцы, таксама вымярайце абгрунтаванасць (праверкі падтрымкі адказаў).

Каліброўка, упэўненасць і лінза Брыера 🎚️

Паказчыкі даверу — гэта тое, дзе ціха хаваюцца многія сістэмы. Вам патрэбныя верагоднасці, якія адлюстроўваюць рэальнасць, каб аперацыі маглі ўсталёўваць парогі, маршруты да людзей або цэнавыя рызыкі.

  • Калібровачныя крывыя - візуалізацыя прагназаванай верагоднасці ў параўнанні з эмпірычнай частатой.

  • Ацэнка Брыера — правільнае правіла ацэнкі імавернаснай дакладнасці; чым ніжэй, тым лепш. Гэта асабліва карысна, калі вам важная якасць імавернасці , а не толькі ранжыраванне. [3]

Заўвага па палявых умовах: крыху «горшы» F1, але значна лепшая каліброўка, можа значна палепшыць трыяж, бо людзі нарэшце змогуць давяраць вынікам.

Бяспека, прадузятасць і справядлівасць — вымярайце тое, што мае значэнне 🛡️⚖️

Сістэма можа быць дакладнай у цэлым і пры гэтым шкодзіць пэўным групам. Адсочвайце згрупаваныя паказчыкі і крытэрыі справядлівасці:

  • Дэмаграфічны парытэт — аднолькавыя станоўчыя паказчыкі па ўсіх групах.

  • Роўныя шанцы / Роўныя магчымасці - аднолькавыя паказчыкі памылак або паказчыкі сапраўды станоўчых вынікаў ва ўсіх групах; выкарыстоўвайце іх для выяўлення і кіравання кампрамісамі, а не як аднаразовыя штампы "здаў/не здаў". [5]

Практычная парада: пачніце з панэляў кіравання, якія падзялілі асноўныя паказчыкі па ключавых атрыбутах, а затым дадайце канкрэтныя паказчыкі справядлівасці ў адпаведнасці з вашымі палітыкамі. Гэта гучыць складана, але гэта танней, чым інцыдэнт.

Магістр права і рэгулярныя агавальныя кансультацыі — гэта метад вымярэнняў, які сапраўды працуе 📚🔍

Вымярэнне генератыўных сістэм — гэта… складана. Зрабіце гэта:

  1. Вызначце вынікі для кожнага выпадку выкарыстання: правільнасць, карыснасць, бясшкоднасць, прытрымліванне стылю, тон брэнда, абгрунтаванасць цытавання, якасць адмовы.

  2. Аўтаматызуйце базавыя ацэнкі з дапамогай надзейных фрэймворкаў (напрыклад, інструментаў ацэнкі ў вашым стэку) і падтрымлівайце іх версіі разам з вашымі наборамі дадзеных.

  3. Дадайце семантычныя метрыкі (на аснове ўбудавання) плюс метрыкі перакрыцця (BLEU/ROUGE) для разумнасці. [4]

  4. Інструментальная аснова ў RAG: частата трапнасці пошуку, дакладнасць/паўторнасць кантэксту, перакрыццё падтрымкі адказаў.

  5. Праверка чалавекам са згодай — вымярайце паслядоўнасць ацэншчыкаў (напрыклад, κ Коэна або κ Флейса), каб вашы пазнакі не былі вібрацыямі.

Бонус: працэнтылі затрымкі журнала і кошт токенаў або вылічэнняў на задачу. Нікому не падабаецца паэтычны адказ, які прыходзіць у наступны аўторак.

Параўнальная табліца — інструменты, якія дапамогуць вам вымераць прадукцыйнасць штучнага інтэлекту 🛠️📊

(Так, гэта наўмысна крыху неахайна — сапраўдныя нататкі неахайныя.)

Інструмент Найлепшая аўдыторыя Кошт Чаму гэта працуе - хуткі прыём
паказчыкі scikit-learn Спецыялісты па машынным навучанні Бясплатна Кананічныя рэалізацыі для класіфікацыі, рэгрэсіі, ранжыравання; лёгка ўбудоўваюцца ў тэсты. [2]
Ацэнка MLflow / GenAI Спецыялісты па апрацоўцы дадзеных, MLOps Бясплатна + платна Цэнтралізаваныя прагоны, аўтаматызаваныя метрыкі, суддзі LLM, карыстальніцкія ацэншчыкі; акуратна фіксуе артэфакты.
Відавочна Камандам патрэбныя хуткія панэлі кіравання Аперацыйнае асяроддзе + воблака Больш за 100 метрык, справаздачы аб дрэйфе і якасці, маніторынгавыя перахопнікі — прыемная візуалізацыя ў крайнім выпадку.
Вагі і прадузятасці Арганізацыі, якія шмат эксперыментуюць Бясплатны ўзровень Паралельныя параўнанні, наборы дадзеных eval, суддзі; табліцы і трасіроўкі — усё даволі акуратна.
ЛэнгСміт Канструктары праграм LLM Платна Адсочвайце кожны крок, спалучайце праверку чалавекам з ацэншчыкамі правілаў або LLM; выдатна падыходзіць для RAG.
TruLens Аматары ацэнкі LLM з адкрытым зыходным кодам АСЗ Функцыі зваротнай сувязі для ацэнкі таксічнасці, абгрунтаванасці, актуальнасці; інтэграцыя ў любое месца.
Вялікія чаканні Арганізацыі, якія надаюць першараднае значэнне якасці дадзеных АСЗ Фармалізуйце чаканні адносна дадзеных — бо дрэнныя дадзеныя ўсё роўна псуюць усе паказчыкі.
Глыбокія праверкі Тэставанне і CI/CD для машыннага навучання Аперацыйнае асяроддзе + воблака Батарэі — уключана тэставанне на дрэйф дадзеных, праблемы з мадэллю і маніторынг; добрыя агароджы.

Кошты мяняюцца — праверце дакументы. І так, вы можаце змешваць іх без з'яўлення паліцыі інструментаў.

Парогі, выдаткі і крывыя рашэнняў - сакрэтны інгрэдыент 🧪

Дзіўная, але праўдзівая рэч: дзве мадэлі з аднолькавым ROC-AUC могуць мець вельмі розную бізнес-каштоўнасць у залежнасці ад вашага парога і суадносін выдаткаў .

Хуткі ліст для зборкі:

  • Усталюйце кошт ілжыва станоўчага і ілжываадмоўнага выніку ў грашах або часе.

  • Вызначце парогі пракруткі і вылічыце чаканы кошт на 1 тыс. рашэнняў.

  • Выберыце мінімальны парог чаканага кошту , а затым зафіксуйце яго з дапамогай маніторынгу.

Выкарыстоўвайце крывыя PR, калі станоўчыя вынікі рэдкія, крывыя ROC для агульнай формы і калібровачныя крывыя, калі рашэнні абапіраюцца на верагоднасці. [2][3]

Міні-кейс: мадэль трыяжу заявак у службу падтрымкі са сціплым F1, але выдатнай каліброўкай, скараціла ручныя змены маршрутаў пасля таго, як аперацыі перайшлі з жорсткага парога на шмат'ярусную маршрутызацыю (напрыклад, «аўтаматычнае вырашэнне», «праверка чалавекам», «эскалацыя»), прывязаную да калібраваных дыяпазонаў балаў.

Інтэрнэт-маніторынг, дрэйф і абвесткі 🚨

Афлайн-ацэнкі — гэта пачатак, а не канец. У прадукцыйнай версіі:

  • Адсочвайце зрух уваходных сігналаў , зрух выхадных сігналаў і зніжэнне прадукцыйнасці па сегментах.

  • Усталюйце праверкі агароджы - максімальны ўзровень галюцынацый, парогі таксічнасці, дэльты справядлівасці.

  • Дадайце панэлі кіравання Canary для затрымкі p95, тайм-аўтаў і кошту запыту.

  • Выкарыстоўвайце спецыяльна распрацаваныя бібліятэкі, каб паскорыць гэта; яны прапануюць прымітывы дрэйфу, якасці і маніторынгу адразу пасля ўсталёўкі.

Невялікая памылковая метафара: уявіце сабе сваю мадэль як закваску — вы не проста адзін раз спякаеце і сыходзіце; вы корміце, назіраеце, нюхаеце і часам пачынаеце зноў.

Чалавечая ацэнка, якая не рассыпаецца 🍪

Калі людзі ацэньваюць вынікі, працэс мае большае значэнне, чым вы думаеце.

  • Напішыце кароткія рубрыкі з прыкладамі таго, што такое «здаць», «на мяжы» і «не здаць».

  • Рандомізуйце і асляпіце выбаркі, калі гэта магчыма.

  • Вымярайце ўзгадненне паміж ацэншчыкамі (напрыклад, κ Коэна для двух ацэншчыкаў, κ Флейса для многіх) і абнаўляйце рубрыкі, калі ўзгадненне парушаецца.

Гэта не дае вашым чалавечым ярлыкам зрушыцца з настроем ці запасам кавы.

Паглыбленае апусканне: як вымераць прадукцыйнасць штучнага інтэлекту для магістратуры ў галіне рацыянальнага землекарыстання 🧩

  • Якасць пошуку - recall@k, precision@k, nDCG; ахоп фактаў пра золата. [2]

  • Дакладнасць адказаў - праверкі цытавання і праверкі, ацэнкі абгрунтаванасці, зонды альтэрнатыўнасці.

  • Задаволенасць карыстальнікаў — адзнакі «Падборкі», выкананне задач, адлегласць рэдагавання ад прапанаваных чарнавікоў.

  • Бяспека - таксічнасць, уцечка персанальнай інфармацыі, адпаведнасць палітыцы.

  • Кошт і затрымка - токены, трапленні ў кэш, затрымкі p95 і p99.

Звяжыце гэта з бізнес-дзейнасцямі: калі ўзровень прыземленасці апускаецца ніжэй за пэўную рысу, аўтаматычна перанакіроўвайце ў строгі рэжым або рэжым праверкі чалавекам.

Просты дапаможнік, каб пачаць сёння 🪄

  1. Дайце вызначэнне працы — напішыце адно сказанне: што павінен рабіць штучны інтэлект і для каго.

  2. Выберыце 2–3 паказчыкі задачы — плюс каліброўку і хаця б адзін зрэз справядлівасці. [2][3][5]

  3. Вызначайце парогі, выкарыстоўваючы кошт — не здагадвайцеся.

  4. Стварыце невялікі набор ацэначных прыкладаў — ад 100 да 500 пазначаных прыкладаў, якія адлюстроўваюць вытворчы мікс.

  5. Аўтаматызуйце свае ацэнкі — падключыце ацэнку/маніторынг да непераўзыдзенай інтэграцыі, каб кожнае змяненне правярала аднолькавыя параметры.

  6. Манітор у прадукцыйнай версіі - зрух, затрымка, кошт, сцяжкі інцыдэнтаў.

  7. Штомесяц пераглядайце — выдаляйце паказчыкі, якімі ніхто не карыстаецца, і дадавайце тыя, якія адказваюць на рэальныя пытанні.

  8. Дакументуйце рашэнні — жывую табліцу паказчыкаў, якую ваша каманда рэальна чытае.

Так, гэта літаральна так. І гэта працуе.

Распаўсюджаныя падвохі і як іх пазбегнуць 🕳️🐇

  • Перападладжванне пад адзін паказчык — выкарыстоўвайце кошык паказчыкаў , які адпавядае кантэксту рашэння. [1][2]

  • Ігнараванне каліброўкі — упэўненасць без каліброўкі — гэта проста самахвалства. [3]

  • Без сегментацыі — заўсёды разбівайце па групах карыстальнікаў, геаграфічным рэгіёне, прыладзе, мове. [5]

  • Невызначаныя выдаткі — калі вы не ацэньваеце памылкі, вы абярэце няправільны парог.

  • Зрушэнне ацэнкі чалавекам — вымярэнне супадзення, абнаўленне рубрык, перападрыхтоўка рэцэнзентаў.

  • Няма інструментаў бяспекі — дадайце праверкі справядлівасці, таксічнасці і палітыкі зараз, а не пазней. [1][5]

Фраза, па якую вы прыйшлі: як вымераць прадукцыйнасць штучнага інтэлекту - Занадта доўга, я не чытаў гэта 🧾

  • Пачніце з выразных вынікаў , а затым аб'яднайце задач , сістэм і бізнесу . [1]

  • Выкарыстоўвайце правільныя метрыкі для працы — F1 і ROC-AUC для класіфікацыі; nDCG/MRR для ранжыравання; перакрыццё + семантычныя метрыкі для генерацыі (у пары з людзьмі). [2][4]

  • Калібруйце свае верагоднасці і ацэньвайце свае памылкі , каб выбраць парогі. [2][3]

  • Дадайце справядлівасці з групавымі зрэзамі і кіруйце кампрамісамі відавочна. [5]

  • Аўтаматызуйце ацэнкі і маніторынг , каб вы маглі паўтараць без боязі.

Ведаеце, як гэта бывае — вымярайце тое, што важна, інакш вы ў рэшце рэшт палепшыце тое, што не мае значэнне.

Спасылкі

[1] NIST. Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF). чытаць далей
[2] scikit-learn. Ацэнка мадэлі: колькасная ацэнка якасці прагнозаў (Кіраўніцтва карыстальніка). чытаць далей
[3] scikit-learn. Каліброўка верагоднасці (калібровачныя крывыя, бал Брыера). чытаць далей
[4] Папінені і інш. (2002). BLEU: метад аўтаматычнай ацэнкі машыннага перакладу. ACL. чытаць далей
[5] Хардт, Прайс, Срэбра (2016). Роўнасць магчымасцей у кіраваным навучанні. NeurIPS. чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога