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Tolerancia a fallos y fallos de GPU a escala
Técnico
GUÍA DE FUNDAMENTOS
Modos de falla de la IA
Un modo de falla de IA es una forma repetible en la que un sistema puede producir un resultado inaceptable.
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Descripción general
Examples include unsupported claims, missed cases, data leakage, unsafe tool actions, and failures under changed inputs. Classifying failure modes helps teams test and address causes rather than treating every mistake as the same problem.
Conclusiones clave
- Describe triggers and consequences precisely.
- Separate model, data, and workflow failures.
- Match mitigations to the observed cause.
Buceo profundo
Begin with the intended behavior and its boundaries. A wrong category, an invented citation, and a duplicated payment request require different responses. Record the trigger, observed result, affected component, and practical consequence for each failure. Distinguish model errors from system errors. A model may correctly interpret a request while a tool executes with the wrong account, a stale document supplies outdated policy, or a retry repeats a completed operation. End-to-end verification is essential when an output can change external state. Test ordinary variability and deliberate misuse separately. Formatting changes, dialects, missing data, long documents, and conflicting instructions can expose weaknesses without an adversary. Security tests add cases where an attacker tries to redirect behavior or access information. Choose controls matched to the cause: input contracts, evidence checks, permission limits, transaction identifiers, abstention, or human review. Keep failed cases for regression testing and record residual uncertainty. A mitigation that catches one example should not be described as eliminating an entire class of failures.
04Ejemplo resuelto
Separate execution from a success claim
Imagine an assistant saying that a file was saved after its storage tool timed out.
Inspect the destination to determine whether a file exists and whether its contents match the request.
If the outcome is unknown, report that state and use a safe reconciliation step before retrying. Add the timeout case to the regression suite.
lo que muestra
This hypothetical example tests observable completion rather than the assistant’s description of it.
Implementación en el mundo real
Test that retries do not repeat an already completed action.
Check whether a summarizer preserves negation and uncertainty.
Poniéndolo en práctica
Por qué es importante
- Decisiones más claras. Le ayuda a separar las afirmaciones técnicas claras del lenguaje de marketing.
- Costo y presupuesto. Puede hacer mejores preguntas sobre implementación antes de gastar dinero o tiempo.
- Equipo y flujo de trabajo. Los equipos con conocimientos compartidos toman mejores decisiones sobre productos, políticas y aprendizaje.
cuidado con
- Diferentes equipos pueden usar el mismo término de manera diferente, por lo tanto, defina el alcance con anticipación.
- Los puntos de referencia pueden parecer sólidos, mientras que el desempeño en el mundo real es desigual.
- Ignorar la calidad de los datos y los planes de evaluación a menudo genera resultados frágiles.
Próximos pasos
- Comience con una definición en lenguaje sencillo del resultado que necesita.
- Elija una métrica de éxito y una condición de fracaso antes de realizar la prueba.
- Ejecute un pequeño piloto con datos representativos, no un conjunto de demostración pulido.
- Documente dónde ayudan los modos de falla de la IA y dónde son mejores los métodos más simples.
Fuentes y lecturas adicionales
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Preguntas frecuentes
Does fixing one failed example prove the failure mode is eliminated?
No. Test meaningful variations and the underlying cause. A single successful replay is limited evidence.
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