GUIDE des fondamentaux
Pensée sur les systèmes d'IA
La pensée systémique de l’IA examine la façon dont les données, les modèles, les personnes, les interfaces et les politiques opérationnelles interagissent.
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Aperçu
Il demande d'où proviennent les erreurs et comment les modifications se propagent dans l'ensemble du service. L’optimisation d’un modèle de manière isolée peut manquer le composant qui détermine le résultat réel de l’utilisateur.
Points clés à retenir
- Cartographiez les dépendances et la propriété.
- Recherchez les effets de rétroaction et de mesure.
- Testez les résultats visibles par l’utilisateur au-delà des limites des composants.
Plongée profonde
Tracez le chemin de la collection d'entrée au résultat final. Incluez le prétraitement, la récupération, l'exécution du modèle, les outils externes, la révision, le stockage et les commentaires. Enregistrez le propriétaire et le comportement d'échec de chaque dépendance, en particulier les limites entre les équipes ou les services. Recherchez les boucles de rétroaction. Les recommandations affectent ce que les gens voient ; leurs réactions deviennent des données futures. Une mesure peut donc être influencée par le système mesuré. Changer une étape peut modifier la répartition du travail arrivant à une autre étape. Suivez les contraintes tout au long de la chaîne. Un modèle plus rapide peut ne pas améliorer le temps d'achèvement si la récupération est lente ou si chaque sortie attend une approbation manuelle. Une réponse plus verbeuse peut augmenter le temps de lecture et masquer l'action dont un utilisateur a besoin. Testez les défaillances aux limites des composants ainsi que le fonctionnement normal. Les champs manquants, les caches obsolètes, les événements en double, les erreurs d'autorisation et les commentaires retardés peuvent créer des résultats incorrects sans planter le modèle. Maintenez des contrôles de bout en bout qui vérifient le résultat visible par l'utilisateur et suffisamment d'informations de version pour tracer une régression.
04Exemple travaillé
Trouver le goulot d'étranglement dans un flux de travail
Dans un flux de travail construit, la récupération prend 1 seconde, la génération prend 2 secondes et la révision prend 40 secondes.
La réduction de moitié du temps de génération réduit le temps total de 43 à 42 secondes si les étapes sont séquentielles.
Étudiez pourquoi l'examen prend 40 secondes. Une meilleure présentation des sources peut être plus importante qu'une autre optimisation de la vitesse du modèle.
Ce que ça montre
Les timings inventés montrent comment le flux de travail complet modifie la priorité d'optimisation.
Mise en œuvre dans le monde réel
Tracez une réponse de support depuis le document source jusqu'à la récupération jusqu'à la réponse finale citée.
Examinez comment l’exposition aux recommandations influence les données d’entraînement collectées par la suite.
Le mettre en pratique
Pourquoi c'est important
- Décisions plus claires. Il vous aide à séparer les affirmations techniques claires du langage marketing.
- Coût et budget. Vous pouvez poser de meilleures questions de mise en œuvre avant de dépenser de l'argent ou du temps.
- Équipe et flux de travail. Les équipes partageant une compréhension commune prennent de meilleures décisions en matière de produits, de politiques et d’apprentissage.
Attention à
- Différentes équipes peuvent utiliser le même terme différemment, alors définissez la portée dès le début.
- Les benchmarks peuvent paraître solides alors que les performances réelles sont inégales.
- Ignorer la qualité des données et les plans d’évaluation crée souvent des résultats fragiles.
Prochaines étapes
- Commencez par une définition en langage simple du résultat dont vous avez besoin.
- Choisissez une mesure de réussite et une condition d’échec avant de tester.
- Exécutez un petit pilote avec des données représentatives, pas un ensemble de démonstration raffiné.
- Documentez les domaines dans lesquels la pensée systémique de l’IA est utile et les domaines dans lesquels les méthodes plus simples sont préférables.
Sources et lectures complémentaires
- Google ResearchLe résultat du test ML
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Questions fréquemment posées
Pourquoi un meilleur modèle peut-il produire un pire produit ?
Ses sorties peuvent mal interagir avec la latence, la révision, la qualité des données, les autorisations ou l'interface. L’ensemble du flux de travail doit être évalué.
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