ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
Αξιολογήσεις LLM
Γλώσσα AI
ΟΔΗΓΟΣ Βασικών Αρχών
Βασικά στοιχεία αξιολόγησης AI
Η αξιολόγηση AI ελέγχει εάν ένα σύστημα πληροί έναν καθορισμένο σκοπό υπό καθορισμένες συνθήκες.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
Συνδυάζει αντιπροσωπευτικά παραδείγματα, σαφείς κανόνες βαθμολόγησης και ανάλυση λαθών. Μια επιτυχημένη απόκριση API ή μια εκλεπτυσμένη επίδειξη δεν αποδεικνύει ότι το σύστημα εκτελεί την επιδιωκόμενη εργασία αξιόπιστα.
Βασικά takeaways
- Ορίστε κριτήρια αποδοχής πριν από τη δοκιμή.
- Κρατήστε ένα συγκρατημένο σετ αξιολόγησης.
- Μετρήστε ξεχωριστά το περιεχόμενο, τα αποτελέσματα της ροής εργασιών και τον χειρισμό αποτυχιών.
Βαθιά κατάδυση
Γράψτε πρώτα τα κριτήρια αποδοχής. Καθορίστε την είσοδο, την αναμενόμενη έξοδο, τα ανεκτά σφάλματα, τους περιορισμούς χρόνου απόκρισης και τις συνθήκες που θα πρέπει να προκαλέσουν την αποχή ή την κλιμάκωση του συστήματος. Συμπεριλάβετε μια απλή γραμμή βάσης για να δείξετε εάν η πρόσθετη πολυπλοκότητα παρέχει πρακτικό όφελος. Δημιουργήστε ξεχωριστά σύνολα ανάπτυξης και αξιολόγησης. Τα παραδείγματα ανάπτυξης υποστηρίζουν την επανάληψη. ένα συγκρατημένο σύνολο ελέγχει τις επιλογές αφού γίνουν. Ο επαναλαμβανόμενος συντονισμός στο τελικό σετ δοκιμών το μετατρέπει σε ένα άλλο σετ ανάπτυξης. Καταγράψτε εκδόσεις, ώστε μια αλλαγμένη βαθμολογία να μπορεί να εντοπιστεί σε αλλαγμένα δεδομένα, προτροπές, μοντέλα ή βαθμολογία. Χρησιμοποιήστε μετρήσεις κατάλληλες για την εργασία. Ένας ταξινομητής χρειάζεται ανάλυση σφαλμάτων για συγκεκριμένη κατηγορία. ένας συνοψιστής χρειάζεται ελέγχους συνοχής και κάλυψης. ένας πράκτορας χρειάζεται επαλήθευση ολοκληρωμένων ενεργειών και ανεπιθύμητων παρενεργειών. Συμπεριλάβετε δύσκολες περιπτώσεις και όχι μόνο τυπικές εισροές. Ελέγξτε τα αποτελέσματα έχοντας κατά νου την αβεβαιότητα και τις συνέπειες. Μια σπάνια αποτυχία μπορεί να έχει μεγαλύτερη σημασία από πολλές αβλαβείς διαφορές στη διατύπωση. Επαναλάβετε μια στοχαστική εργασία αρκετά για να κατανοήσετε την παραλλαγή και τεκμηριώστε όπου η αξιολόγηση δεν αντιπροσωπεύει την πραγματική χρήση. Η αξιολόγηση υποστηρίζει μια απόφαση. δεν εξαλείφει την αβεβαιότητα.
04Δουλευμένο παράδειγμα
Δοκιμάστε έναν εξολκέα τιμολογίων
Ετοιμάστε ένα επινοημένο τιμολόγιο με υποσύνολο 80, φόρο 8 και σύνολο 88, συν ένα άλλο τιμολόγιο όπου το σύνολο απουσιάζει.
Εξαγωγή πεδίων βαθμολογίας και αριθμητική συνέπεια χωριστά. Απαιτήστε μια ρητή τιμή που λείπει για το δεύτερο έγγραφο.
Προσθέστε μια θήκη με έναν άσχετο αριθμό κοντά στη συνολική ετικέτα για να ελέγξετε εάν το σύστημα εφευρίσκει μια βολική απάντηση.
Αυτό που δείχνει
Η άσκηση ορίζει την ορθότητα πέρα από την απλή επιστροφή καλοσχηματισμένου JSON.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Δοκιμάστε ένα σύστημα εξαγωγής σε έγγραφα με απούσα και αντικρουόμενα πεδία.
Επαληθεύστε την τελική κατάσταση ενός πράκτορα μετά από μια ενέργεια αντί να εμπιστεύεστε το μήνυμα επιτυχίας του.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Σαφέστερες αποφάσεις. Σας βοηθά να διαχωρίσετε σαφείς τεχνικούς ισχυρισμούς από τη γλώσσα μάρκετινγκ.
- Κόστος και προϋπολογισμός. Μπορείτε να κάνετε καλύτερες ερωτήσεις εφαρμογής προτού ξοδέψετε χρήματα ή χρόνο.
- Ομάδα και ροή εργασίας. Οι ομάδες με κοινή κατανόηση λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις για προϊόντα, πολιτικές και μάθηση.
Προσέξτε
- Διαφορετικές ομάδες μπορεί να χρησιμοποιούν τον ίδιο όρο με διαφορετικό τρόπο, επομένως ορίστε το πεδίο εφαρμογής νωρίς.
- Τα σημεία αναφοράς μπορεί να φαίνονται ισχυρά ενώ η απόδοση στον πραγματικό κόσμο είναι άνιση.
- Η αγνόηση της ποιότητας των δεδομένων και των σχεδίων αξιολόγησης δημιουργεί συχνά εύθραυστα αποτελέσματα.
Επόμενα βήματα
- Ξεκινήστε με έναν ορισμό σε απλή γλώσσα του αποτελέσματος που χρειάζεστε.
- Επιλέξτε μία μέτρηση επιτυχίας και μία συνθήκη αποτυχίας πριν από τη δοκιμή.
- Εκτελέστε ένα μικρό πιλότο με αντιπροσωπευτικά δεδομένα, όχι ένα εκλεπτυσμένο σετ επίδειξης.
- Τεκμηριώστε πού βοηθάει το AI Evaluation Basics και πού είναι καλύτερες οι απλούστερες μέθοδοι.
Πηγές και περαιτέρω ανάγνωση
- scikit-learnΕπιλογή και αξιολόγηση μοντέλου
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the AI Evaluation Basics quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
Πόσα παραδείγματα δοκιμών είναι αρκετά;
Δεν υπάρχει καθολική καταμέτρηση. Τα απαιτούμενα στοιχεία εξαρτώνται από τη μεταβλητότητα, τους σπάνιους τρόπους αστοχίας, την αποδεκτή αβεβαιότητα και τις συνέπειες των σφαλμάτων.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα