Кароткі адказ: каб добра ацаніць мадэлі штучнага інтэлекту, пачніце з вызначэння таго, што азначае «добра» для рэальнага карыстальніка і дадзенага рашэння. Затым стварыце паўтаральныя ацэнкі з рэпрэзентатыўнымі дадзенымі, строгім кантролем уцечак і некалькімі паказчыкамі. Дадайце праверкі на стрэс, зрушэнне і бяспеку, і кожны раз, калі што-небудзь зменіцца (дадзеныя, падказкі, палітыка), перазапусціце сістэму і працягвайце маніторынг пасля запуску.
Асноўныя высновы:
Крытэрыі поспеху : перад выбарам паказчыкаў вызначце карыстальнікаў, рашэнні, абмежаванні і найгоршыя выпадкі няўдач.
Паўтаральнасць : стварыце сістэму ацэнкі, якая паўторна запускае параўнальныя тэсты пры кожным змяненні.
Гігіена дадзеных : падтрымлівайце стабільныя падзелы, прадухіляйце дублікаты і блакуйце ўцечку функцый на ранняй стадыі.
Праверкі даверу : надзейнасць стрэс-тэстаў, зрэзы справядлівасці і паводзіны бяспекі LLM з зразумелымі крытэрыямі.
Дысцыпліна жыццёвага цыклу : паэтапнае разгортванне, маніторынг зрушэнняў і інцыдэнтаў, а таксама дакументаванне вядомых недахопаў.
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Што такое этыка штучнага інтэлекту
Вывучыце прынцыпы, якія рэгулююць адказнае праектаванне, выкарыстанне і кіраванне штучным інтэлектам.
🔗 Што такое прадузятасць штучнага інтэлекту
Даведайцеся, як прадузятасць дадзеных скажае рашэнні і вынікі штучнага інтэлекту.
🔗 Што такое маштабаванасць штучнага інтэлекту
Зразумець маштабаванне сістэм штучнага інтэлекту для павышэння прадукцыйнасці, кошту і надзейнасці.
🔗 Што такое штучны інтэлект
Зразумелы агляд штучнага інтэлекту, яго тыпаў і рэальнага выкарыстання.
1) Пачніце з непрывабнага вызначэння слова «добрае»
Да з'яўлення паказчыкаў, да з'яўлення панэляў кіравання, да любых змен у бенчмарках — вызначце, як выглядае поспех.
Удакладніць:
-
Карыстальнік: унутраны аналітык, кліент, клініцыст, кіроўца, стомлены агент падтрымкі а 16-й гадзіне…
-
Рашэнне: ухваліць пазыку, паведаміць пра махлярства, прапанаваць кантэнт, зрабіць выклад нататак
-
Найбольш важныя няўдачы:
-
Ілжывапазітыўныя (надакучлівыя) супраць ілжываадмоўных (небяспечных) вынікаў
-
-
Абмежаванні: затрымка, кошт запыту, правілы прыватнасці, патрабаванні да тлумачальнасці, даступнасць
Гэта той момант, калі каманды пачынаюць аптымізаваць працу па «прыгожых паказчыках» замест «значнага выніку». Гэта здараецца часта. Вельмі часта.
Надзейны спосаб падтрымліваць гэта ўсведамленне рызык (а не залежаць ад вібрацый) — гэта аформіць тэставанне вакол надзейнасці і кіравання рызыкамі жыццёвага цыклу, як гэта робіць NIST у Структуры кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) [1].
2) Што робіць версію «як тэставаць мадэлі штучнага інтэлекту» добрай ✅
Надзейны падыход да тэсціравання мае некалькі неад'емных момантаў:
-
Тыповыя дадзеныя (не толькі чыстыя лабараторныя дадзеныя)
-
Празрыстыя разрэзы з прадухіленнем працёкаў (пра гэта пазней)
-
Базавыя ўзроўні (простыя мадэлі, якія варта пераўзысці — фіктыўныя ацэнкі існуюць нездарма [4])
-
Некалькі паказчыкаў (таму што адна лічба ветліва хлусіць вам у твар)
-
Стрэс-тэсты (памежныя выпадкі, незвычайныя ўваходныя дадзеныя, сцэнарыі, падобныя на варожыя)
-
Цыклы праверкі чалавекам (асабліва для генератыўных мадэляў)
-
Маніторынг пасля запуску (таму што свет змяняецца, канвееры ламаюцца, а карыстальнікі… крэатыўныя [1])
Акрамя таго: добры падыход уключае дакументаванне таго, што вы тэставалі, што не тэставалі і што вас хвалюе. Раздзел «чаго я хвалююся» выглядае няёмка — і менавіта тут пачынае нарастаць давер.
Дзве мадэлі дакументацыі, якія паслядоўна дапамагаюць камандам заставацца шчырымі:
-
Карткі мадэляў (для чаго патрэбна мадэль, як яна ацэньвалася, дзе яна не спраўляецца) [2]
-
Табліцы дадзеных для набораў дадзеных (што гэта за дадзеныя, як яны былі сабраны, для чаго яны павінны/не павінны выкарыстоўвацца) [3]
3) Рэальнасць інструментаў: чым людзі карыстаюцца на практыцы 🧰
Інструменты неабавязковыя. Добрыя звычкі ацэнкі — не.
Калі вы хочаце прагматычную ўстаноўку, большасць каманд у выніку маюць тры вёдры:
-
Адсочванне эксперыментаў (запускі, канфігурацыі, артэфакты)
-
Ацэначны пакет (паўтаральныя афлайн-тэсты + наборы рэгрэсій)
-
Маніторынг (сігналы дрэйфу, паказчыкі прадукцыйнасці, абвесткі аб інцыдэнтах)
Прыклады, якія вы часта ўбачыце ў рэальнасці (не рэкамендацыі, і так — змены функцый/цэн): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.
Калі вы выбіраеце толькі адну ідэю з гэтага раздзела: стварыце паўтаральную сістэму ацэнкі . Вы хочаце «націснуць кнопку → атрымаць параўнальныя вынікі», а не «перазапусціць нататнік і памаліцца».
4) Стварыце правільны набор тэстаў (і спыніце ўцечку дадзеных) 🚧
Шакавальная колькасць «цудоўных» мадэляў выпадкова падманваюць.
Для стандартнага машыннага навучання
Некалькі непрывабных правілаў, якія ратуюць кар'еру:
-
Захоўвайце цягнікоў/праверкі/тэстаў (і запішыце логіку падзелу)
-
Прадухіленне дублікатаў паміж падзеленымі элементамі (той самы карыстальнік, той самы дакумент, той самы прадукт, амаль дублікаты)
-
Сачыце за ўцечкай функцый (пранікненне будучай інфармацыі ў «бягучыя» функцыі)
-
Выкарыстоўвайце базавыя паказчыкі (фіктыўныя ацэнкі), каб не святкаваць перамогу… нічога [4]
Вызначэнне ўцечкі (хуткая версія): усё ў навучанні/ацэнцы, што дае мадэлі доступ да інфармацыі, якой у яе не было б у момант прыняцця рашэння. Гэта можа быць відавочна («будучая метка») або нязначна («інтэрфейс часовых меткаў пасля падзеі»).
Для LLM і генератыўных мадэляў
Вы ствараеце сістэму падказак і палітыкі , а не проста «мадэль».
-
Стварыце залаты набор падказак (невялікі, якасны, стабільны)
-
Дадаць нядаўнія рэальныя ўзоры (ананімныя + абароненыя ад недатыкальнасці)
-
Трымайце пад рукой пакет з абмежаваным выкарыстаннем : памылкі друку, слэнг, нестандартнае фарматаванне, пустыя палі, шматмоўныя нечаканасці 🌍
Я назіраў не раз практычную рэч: каманда выходзіць з «моцным» афлайн-балам, а потым служба падтрымкі кліентаў кажа: «Крута. У ёй упэўнена не хапае аднаго важнага сказа». Выпраўленнем была не «больш шырокая мадэль». Гэта былі лепшыя падказкі да тэстаў , больш зразумелыя крытэрыі і набор рэгрэсій, які караў менавіта гэты тып памылкі. Проста. Эфектыўна.
5) Афлайн-ацэнка: паказчыкі, якія нешта значаць 📏
Метрыкі — гэта нармальна. Метрычная манакультура — не.
Класіфікацыя (спам, махлярства, намер, трыяж)
Выкарыстоўвайце больш, чым дакладнасць.
-
Дакладнасць, адгук, F1
-
Налада парога (ваш парог па змаўчанні рэдка «правільны» для вашых выдаткаў) [4]
-
Матрыцы блытаніны па сегментах (рэгіён, тып прылады, кагорта карыстальнікаў)
Рэгрэсія (прагназаванне, цэнаўтварэнне, ацэнка)
-
MAE / RMSE (выбірайце ў залежнасці ад таго, як вы хочаце пакараць памылкі)
-
Калібровачныя праверкі, калі выхады выкарыстоўваюцца ў якасці «балаў» (ці адпавядаюць балы рэальнасці?)
Сістэмы рэйтынгу / рэкамендацый
-
NDCG, MAP, MRR
-
Разразаць па тыпу запыту (галава супраць хваста)
Камп'ютэрны зрок
-
mAP, IU
-
Вынікі па класах (рэдкія класы — гэта месцы, дзе мадэлі бянтэжаць вас)
Генератыўныя мадэлі (LLM)
Вось тут людзі пачынаюць… філасофстваваць 😵💫
Практычныя варыянты, якія працуюць у рэальных камандах:
-
Ацэнка чалавекам (найлепшы сігнал, найпавольнейшы цыкл)
-
Парная перавага / працэнт перамог (A супраць B лягчэй, чым абсалютны бал)
-
Аўтаматызаваныя тэкставыя метрыкі (зручныя для некаторых задач, памылковыя для іншых)
-
Праверкі на аснове задач: «Ці былі выняты правільныя палі?» «Ці адпавядала палітыка?» «Ці былі прыведзены крыніцы, калі гэта патрабавалася?»
Калі вам патрэбна структураваная «шматмерная, шматсцэнарыйная» арыенцірная кропка, HELM — добры апорны пункт: ён відавочна пераносіць ацэнку за межы дакладнасці і ўключае ў сябе такія рэчы, як каліброўка, надзейнасць, зрушэнне/таксічнасць і кампрамісы эфектыўнасці [5].
Невялікае адхіленне: аўтаматызаваныя паказчыкі якасці напісання часам падобныя на ацэнку бутэрброда шляхам яго ўзважвання. Гэта не дробязь, але… давайце 🥪
6) Тэставанне на трываласць: прымусьце гэта трохі папацець 🥵🧪
Калі ваша мадэль працуе толькі з акуратнымі ўваходнымі дадзенымі, гэта па сутнасці шкляная ваза. Прыгожая, далікатная, дарагая.
Тэст:
-
Шум: памылкі друку, адсутныя значэнні, нестандартны Unicode, збоі фарматавання
-
Змена дыстрыбуцыі: новыя катэгорыі прадуктаў, новы слэнг, новыя датчыкі
-
Экстрэмальныя значэнні: лікі па-за дыяпазонам, гіганцкія карысныя нагрузкі, пустыя радкі
-
«Змагальныя» ўваходныя дадзеныя, якія не падобныя на ваш навучальны набор, але падобныя на дадзеныя карыстальнікаў
Для магістра права (LLM) уключыце:
-
Імклівыя спробы ін'екцый (інструкцыі схаваны ўнутры карыстальніцкага кантэнту)
-
Шаблоны «Ігнараваць папярэднія інструкцыі»
-
Памежныя выпадкі выкарыстання інструментаў (няправільныя URL-адрасы, тайм-аўты, частковыя вынікі)
Надзейнасць — адна з тых уласцівасцей надзейнасці, якая гучыць абстрактна, пакуль не здараюцца інцыдэнты. Затым яна становіцца… вельмі адчувальнай [1].
7) Прадузятасць, справядлівасць і тое, для каго гэта працуе ⚖️
Мадэль можа быць «дакладнай» у цэлым, але паслядоўна горшай для пэўных груп. Гэта не дробная памылка. Гэта праблема прадукту і даверу.
Практычныя крокі:
-
Ацэньвайце прадукцыйнасць па значных сегментах (юрыдычна/этычна мэтазгодна для вымярэння)
-
Параўнайце частату памылак і каліброўку паміж групамі
-
Праверка на наяўнасць проксі-функцый (паштовы індэкс, тып прылады, мова), якія могуць кадзіраваць канфідэнцыйныя рысы
Калі вы гэта дзесьці не дакументуеце, вы па сутнасці просіце сябе ў будучыні адладзіць крызіс даверу без карты. Мадэльныя карты — гэта добрае месца для гэтага [2], а афармленне даверу NIST дае вам надзейны кантрольны спіс таго, што павінна ўключаць у сябе «добрае» [1].
8) Тэсціраванне бяспекі (асабліва для магістраў права) 🛡️
Калі ваша мадэль можа генераваць кантэнт, вы правяраеце не толькі дакладнасць. Вы правяраеце паводзіны.
Уключыце тэсты для:
-
Забароненае стварэнне кантэнту (парушэнне палітыкі)
-
Уцечка прыватнасці (ці адлюстроўвае яна сакрэты?)
-
Галюцынацыі ў сферах з высокімі стаўкамі
-
Празмерная адмова (мадэль адмаўляецца ад звычайных запытаў)
-
Вынікі таксічнасці і дамаганняў
-
Спробы выкрадання даных праз імгненную ін'екцыю
Абгрунтаваны падыход наступны: вызначыць правілы палітыкі → стварыць тэставыя падказкі → ацаніць вынікі з дапамогай чалавечых + аўтаматызаваных праверак → запускаць кожны раз, калі што-небудзь змяняецца. Гэтая частка «кожнага разу» і з'яўляецца аплатай.
Гэта выдатна ўпісваецца ў мысленне рызыкі жыццёвага цыклу: кіраваць, адлюстроўваць кантэкст, вымяраць, кіраваць, паўтараць [1].
9) Анлайн-тэставанне: паэтапнае ўкараненне (дзе праўда жыве) 🚀
Афлайн-тэсты неабходныя. Інтэрнэт-тэсты — гэта калі рэальнасць праяўляецца ў брудным абутку.
Не трэба быць вычварным. Трэба проста быць дысцыплінаваным:
-
Запускаецца ў ценявым рэжыме (мадэль працуе, не ўплывае на карыстальнікаў)
-
Паступовае ўкараненне (спачатку невялікі трафік, пашыраць, калі ён добры)
-
Адсочванне вынікаў і інцыдэнтаў (скаргі, эскалацыі, парушэнні палітыкі)
Нават калі вы не можаце атрымаць неадкладныя меткі, вы можаце кантраляваць праксі-сігналы і аперацыйны стан (затрымку, частату збояў, кошт). Галоўнае: вам патрэбен кантраляваны спосаб выяўлення збояў, перш чым гэта зробіць уся ваша база карыстальнікаў [1].
10) Маніторынг пасля разгортвання: дрэйф, затуханне і ціхі збой 📉👀
Мадэль, якую вы пратэставалі, — гэта не тая мадэль, з якой вы ў выніку жывяце. Змяняюцца дадзеныя. Змяняюцца карыстальнікі. Змяняецца свет. Канвеер ламаецца а 2-й гадзіне ночы. Вы ведаеце, як гэта бывае..
Манітор:
-
Зрушэнне ўваходных дадзеных (змены схемы, адсутнасць, зрухі размеркавання)
-
Зрух вынікаў (зрухі балансу класаў, зрухі балаў)
-
Паказчыкі прадукцыйнасці (паколькі затрымкі метак рэальныя)
-
Сігналы зваротнай сувязі (непажаданая адзнака, паўторнае рэдагаванне, эскалацыя)
-
Рэгрэсіі на ўзроўні сегментаў (ціхія забойцы)
І ўсталюйце парогі спрацоўвання, якія не будуць занадта нервовымі. Манітор, які пастаянна крычыць, ігнаруецца — як аўтамабільная сігналізацыя ў горадзе.
Гэты цыкл «маніторынг + паляпшэнне з цягам часу» неабавязковы, калі вам важная надзейнасць [1].
11) Практычны працоўны працэс, які можна скапіяваць 🧩
Вось просты цыкл, які маштабуецца:
-
Вызначыць рэжымы поспеху і няўдачы (у тым ліку кошт/затрымка/бяспека) [1]
-
Стварыць наборы даных:
-
залаты набор
-
камплект для крайніх выпадкаў
-
нядаўнія рэальныя ўзоры (абаронена канфідэнцыяльнасць)
-
-
Выберыце паказчыкі:
-
паказчыкі задач (F1, MAE, працэнт перамог) [4][5]
-
паказчыкі бяспекі (узровень прыняцця палітыкі) [1][5]
-
аперацыйныя паказчыкі (затрымка, кошт)
-
-
Стварыце сістэму ацэнкі (працуе пры кожнай змене мадэлі/падказкі) [4][5]
-
Дадаць стрэс-тэсты + тэсты тыпу "суперніцкія" [1][5]
-
Праверка чалавекам узору (асабліва для вынікаў LLM) [5]
-
Дастаўка праз ценявую сістэму + паэтапнае разгортванне [1]
-
Маніторынг + абвестка + перападрыхтоўка з дысцыплінай [1]
-
Вынікі дакументавання аформіце ў выглядзе мадэльнай карткі [2][3]
Навучанне — гэта гламур. Тэсціраванне — гэта акупленне.
12) Заключныя нататкі + кароткі агляд 🧠✨
Калі вы памятаеце толькі некалькі рэчаў пра тое, як тэставаць мадэлі штучнага інтэлекту :
-
Выкарыстоўвайце рэпрэзентатыўныя дадзеныя выпрабаванняў і пазбягайце ўцечак [4]
-
Выберыце некалькі паказчыкаў, прывязаных да рэальных вынікаў [4][5]
-
Для магістраў права (LLM) абапірайцеся на параўнанне стыляў з выкарыстаннем метадаў чалавечага агляду і працэнта перамог [5].
-
Надзейнасць тэстаў - незвычайныя ўваходныя дадзеныя з'яўляюцца замаскіраванымі звычайнымі ўваходнымі дадзенымі [1]
-
Бяспечна разгортвайце і кантралюйце, бо мадэлі зносяцца, а трубаправоды ламаюцца [1]
-
Задакументуйце, што вы рабілі, а што не тэставалі (нязручна, але эфектыўна) [2][3]
Тэставанне — гэта не проста «даказаць, што нешта працуе». Гэта «выявіць прычыны няўдач, перш чым гэта зробяць карыстальнікі». І так, гэта менш прывабна, але менавіта гэта дапамагае вашай сістэме трымацца, калі ўсё пачынае хістка... 🧱🙂
Часта задаваныя пытанні
Найлепшы спосаб праверыць мадэлі штучнага інтэлекту, каб яны адпавядалі рэальным патрэбам карыстальнікаў
Пачніце з вызначэння «добрага» з пункту гледжання рэальнага карыстальніка і рашэння, якое падтрымлівае мадэль, а не проста метрыкі спісу лідэраў. Вызначце найбольш затратныя рэжымы няўдач (ілжыва станоўчыя супраць ілжыва адмоўных) і ўкажыце жорсткія абмежаванні, такія як затрымка, кошт, прыватнасць і тлумачальнасць. Затым выберыце метрыкі і тэставыя выпадкі, якія адлюстроўваюць гэтыя вынікі. Гэта дапаможа вам пазбегнуць аптымізацыі «прыгожай метрыкі», якая ніколі не прывядзе да лепшага прадукту.
Вызначэнне крытэрыяў поспеху перад выбарам паказчыкаў ацэнкі
Запішыце, хто карыстальнік, якое рашэнне павінна падтрымліваць мадэль і як выглядае «найгоршы выпадак збою» ў прадукцыйнай версіі. Дадайце аперацыйныя абмежаванні, такія як прымальная затрымка і кошт запыту, а таксама патрэбы кіравання, такія як правілы прыватнасці і палітыкі бяспекі. Як толькі гэта будзе зразумела, метрыкі стануць спосабам вымярэння правільнай рэчы. Без такой рамкі каманды, як правіла, схіляюцца да аптымізацыі таго, што лягчэй за ўсё вымераць.
Прадухіленне ўцечкі дадзеных і выпадковага махлярства пры ацэнцы мадэлі
Захоўвайце стабільнасць падзелаў на навучанне/праверку/тэставанне і дакументуйце логіку падзелу, каб вынікі заставаліся ўзнаўляльнымі. Актыўна блакуйце дублікаты і амаль дублікаты паміж падзеламі (той самы карыстальнік, дакумент, прадукт або паўтаральныя шаблоны). Сачыце за ўцечкай функцый, калі «будучая» інфармацыя праслізгвае ва ўваходныя дадзеныя праз часовыя меткі або палі пасля падзеі. Моцная базавая лінія (нават фіктыўныя ацэнкі) дапамагае вам заўважыць, калі вы святкуеце шум.
Што павінна ўключаць у сябе сістэма ацэнкі, каб тэсты маглі паўтарацца пры любых зменах
Практычны набор паўторна запускае параўнальныя тэсты для кожнай мадэлі, запыту або змены палітыкі, выкарыстоўваючы тыя ж наборы дадзеных і правілы ацэнкі. Звычайна ён уключае набор рэгрэсій, зразумелыя панэлі кіравання метрыкамі, а таксама захаваныя канфігурацыі і артэфакты для адсочвання. Для сістэм LLM таксама неабходны стабільны «залаты набор» запытаў плюс пакет для памежных выпадкаў. Мэта — «націснуць кнопку → параўнальныя вынікі», а не «перазапусціць нататнік і маліцца»
Метрыкі для тэставання мадэляў штучнага інтэлекту, якія выходзяць за рамкі дакладнасці
Выкарыстоўвайце некалькі паказчыкаў, бо адзін лік можа хаваць важныя кампрамісы. Для класіфікацыі спалучайце дакладнасць/паўнату/F1 з наладкай парога і матрыцамі блытаніны па сегментах. Для рэгрэсіі выберыце MAE або RMSE ў залежнасці ад таго, як вы хочаце штрафаваць памылкі, і дадайце праверкі ў стылі каліброўкі, калі выхады функцыянуюць як балы. Для ранжыравання выкарыстоўвайце NDCG/MAP/MRR і зразайце па запытах "галава супраць хваста", каб выявіць нераўнамерную прадукцыйнасць.
Ацэнка вынікаў LLM, калі аўтаматызаваныя метрыкі не адпавядаюць патрабаванням
Разглядайце гэта як сістэму падказак і палітык і ацэньвайце паводзіны, а не толькі падабенства тэксту. Многія каманды спалучаюць ацэнку чалавекам з парнымі перавагамі (A/B-паказчык выйгрышу), а таксама праверкі на аснове задач, такія як «ці правільна вынята палі» або «ці адпавядала палітыка». Аўтаматызаваныя тэкставыя метрыкі могуць дапамагчы ў вузкіх выпадках, але яны часта не ўлічваюць тое, што хвалюе карыстальнікаў. Зразумелыя рубрыкі і набор рэгрэсій звычайна маюць большае значэнне, чым адна ацэнка.
Тэсты на надзейнасць, якія трэба правесці, каб мадэль не парушалася на шумных уваходных дадзеных
Правядзіце стрэс-тэставанне мадэлі на наяўнасць памылак друку, адсутных значэнняў, дзіўнага фарматавання і нестандартнага Unicode, бо рэальныя карыстальнікі рэдка бываюць акуратнымі. Дадайце выпадкі зрушэння размеркавання, такія як новыя катэгорыі, слэнг, датчыкі або моўныя шаблоны. Уключыце экстрэмальныя значэнні (пустыя радкі, велізарныя карысныя нагрузкі, лікі па-за дыяпазонам) у павярхоўную далікатную паводзіну. Для LLM таксама праверце шаблоны ўвядзення запытаў і збоі выкарыстання інструментаў, такія як тайм-аўты або частковыя выхады.
Праверка на наяўнасць прадузятасці і праблем справядлівасці без паглыбленняў у тэорыю
Ацэньвайце прадукцыйнасць на значных зрэзах і параўноўвайце ўзровень памылак і каліброўку паміж групамі, дзе гэта юрыдычна і этычна мэтазгодна вымяраць. Шукайце праксі-прыкметы (напрыклад, паштовы індэкс, тып прылады або мову), якія могуць ускосна кадзіраваць адчувальныя рысы. Мадэль можа выглядаць «дакладнай у цэлым», але паслядоўна не адпавядаць пэўным кагортам. Дакументуйце, што вы вымяралі, а што не, каб будучыя змены не прывялі да паўторнага ўвядзення рэгрэсій.
Тэсты бяспекі, якія неабходна ўключыць для генератыўнага штучнага інтэлекту і сістэм LLM
Праверце на наяўнасць забароненага кантэнту, уцечкі прыватнасці, галюцынацый у даменах з высокімі стаўкамі і празмерных адмоваў, калі мадэль блакуе звычайныя запыты. Уключыце спробы ўстаўкі запытаў і выцяснення дадзеных, асабліва калі сістэма выкарыстоўвае інструменты або атрымлівае кантэнт. Абгрунтаваны працоўны працэс: вызначэнне правілаў палітыкі, стварэнне тэставага набору запытаў, ацэнка з дапамогай чалавечых і аўтаматызаваных праверак і паўторнае яго выкарыстанне кожны раз, калі запыты, дадзеныя або палітыкі змяняюцца. Паслядоўнасць - гэта арэндная плата, якую вы плаціце.
Разгортванне і маніторынг мадэляў штучнага інтэлекту пасля запуску для выяўлення зрушэнняў і інцыдэнтаў
Выкарыстоўвайце паэтапныя шаблоны разгортвання, такія як ценявы рэжым і паступовае павелічэнне трафіку, каб знайсці збоі раней, чым гэта зробіць уся ваша база карыстальнікаў. Кантралюйце зрух уваходных дадзеных (змены схемы, адсутнасці, зрухі ў размеркаванні) і выходных дадзеных (зрухі ў балах, зрухі ў балансе класаў), а таксама аперацыйны стан, напрыклад, затрымку і кошт. Адсочвайце сігналы зваротнай сувязі, такія як рэдагаванні, эскалацыі і скаргі, і сачыце за рэгрэсіямі на ўзроўні сегментаў. Калі што-небудзь зменіцца, перазапусціце той жа набор дадзеных і пастаянна маніторынгуйце.
Спасылкі
[1] NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Мітчэл і інш. - «Карткі мадэляў для справаздачнасці па мадэлях» (arXiv:1810.03993)
[3] Гебру і інш. - «Табліцы дадзеных для набораў дадзеных» (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - дакументацыя «Выбар і ацэнка мадэлі»
[5] Лян і інш. - «Цэласная ацэнка моўных мадэляў» (arXiv:2211.09110)