SıradakiSonraki rehber
Geniş Ölçekte Hata Toleransı ve GPU Arızaları
Teknik
Temel Bilgiler KILAVUZU
Yapay Zeka Arıza Modları
Yapay zeka arıza modu, bir sistemin kabul edilemez bir sonuç üretebilmesinin tekrarlanabilir bir yoludur.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Örnekler arasında desteklenmeyen iddialar, gözden kaçan durumlar, veri sızıntısı, güvenli olmayan araç eylemleri ve değiştirilen girdiler altındaki arızalar yer alır. Başarısızlık türlerini sınıflandırmak, her hatayı aynı sorun olarak ele almak yerine ekiplerin test etmesine ve nedenleri ele almasına yardımcı olur.
Önemli çıkarımlar
- Tetikleyicileri ve sonuçları tam olarak açıklayın.
- Model, veri ve iş akışı hatalarını ayırın.
- Azaltımları gözlemlenen sebeple eşleştirin.
Derin Dalış
Amaçlanan davranış ve sınırlarıyla başlayın. Yanlış bir kategori, uydurulmuş bir alıntı ve mükerrer ödeme talebi farklı yanıtlar gerektirir. Her arıza için tetikleyiciyi, gözlemlenen sonucu, etkilenen bileşeni ve pratik sonucu kaydedin. Model hatalarını sistem hatalarından ayırın. Bir araç yanlış hesapla çalışırken, eski bir belge güncel olmayan bir politika sağlarken veya yeniden deneme, tamamlanmış bir işlemi tekrarlarken, bir model bir isteği doğru şekilde yorumlayabilir. Bir çıkışın harici durumu değiştirebildiği durumlarda uçtan uca doğrulama önemlidir. Sıradan değişkenliği ve kasıtlı kötüye kullanımı ayrı ayrı test edin. Değişiklikleri, lehçeleri, eksik verileri, uzun belgeleri ve çelişkili talimatları biçimlendirmek, rakip olmadan zayıf yönleri ortaya çıkarabilir. Güvenlik testleri, bir saldırganın davranışı yeniden yönlendirmeye veya bilgilere erişmeye çalıştığı durumları ekler. Sebebe uygun kontrolleri seçin: girdi sözleşmeleri, kanıt kontrolleri, izin sınırları, işlem tanımlayıcıları, çekimser kalma veya gerçek kişi tarafından inceleme. Başarısız vakaları regresyon testi için saklayın ve kalan belirsizliği kaydedin. Bir örneği ele alan bir hafifletme, tüm bir arıza sınıfının ortadan kaldırılması olarak tanımlanmamalıdır.
04Çalışılan örnek
Başarı iddiasından yürütmeyi ayırın
Bir asistanın, depolama aracı zaman aşımına uğradıktan sonra bir dosyanın kaydedildiğini söylediğini hayal edin.
Bir dosyanın var olup olmadığını ve içeriğinin istekle eşleşip eşleşmediğini belirlemek için hedefi inceleyin.
Sonuç bilinmiyorsa bu durumu bildirin ve yeniden denemeden önce güvenli bir uzlaşma adımı kullanın. Zaman aşımı durumunu regresyon paketine ekleyin.
Ne gösteriyor?
Bu varsayımsal örnek, asistanın açıklamasından ziyade gözlemlenebilir tamamlamayı test ediyor.
Gerçek Dünya Uygulaması
Yeniden deneyen test, önceden tamamlanmış bir eylemi tekrarlamaz.
Özetleyicinin olumsuzluğu ve belirsizliği koruyup korumadığını kontrol edin.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Daha net kararlar. Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur.
- Maliyet ve bütçe. Para veya zaman harcamadan önce daha iyi uygulama soruları sorabilirsiniz.
- Ekip ve iş akışı. Ortak anlayışa sahip ekipler daha iyi ürün, politika ve öğrenme kararları verir.
Dikkat edin
- Farklı ekipler aynı terimi farklı şekilde kullanabilir; bu nedenle kapsamı erken tanımlayın.
- Gerçek dünya performansı dengesizken karşılaştırmalar güçlü görünebilir.
- Veri kalitesini ve değerlendirme planlarını göz ardı etmek çoğu zaman hassas sonuçlar doğurur.
Sonraki adımlar
- İhtiyacınız olan sonucun sade bir dille tanımlanmasıyla başlayın.
- Test etmeden önce bir başarı ölçüsü ve bir başarısızlık koşulu seçin.
- Gösterişli bir demo seti yerine, temsili verilerle küçük bir pilot çalışma yürütün.
- Yapay Zeka Arıza Modlarının nerede yardımcı olduğunu ve daha basit yöntemlerin nerede daha iyi olduğunu belgeleyin.
Kaynaklar ve ek okuma
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the AI Failure Modes quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Başarısız bir örneği düzeltmek, başarısızlık modunun ortadan kaldırıldığını kanıtlar mı?
Hayır. Anlamlı değişiklikleri ve altta yatan nedeni test edin. Tek bir başarılı tekrar, sınırlı kanıttır.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi