LLM çıxışlarının qiymətləndirilməsi faktiki dəqiqliyə, məntiqi ardıcıllığa və xüsusi biznes hədəfləri ilə uyğunluğa yönəlmiş strukturlaşdırılmış yoxlama yanaşması tələb edir. Böyük dil modelləri mütləq həqiqətdən çox ehtimal əsasında mətn yaratdığı üçün, onlar hallüsinasiya kimi tanınan inandırıcı, lakin yanlış məlumatlar istehsal edə bilərlər. Təşkilatlar bu çıxışları müştəriyə yönəlmiş və ya daxili iş axınlarına inteqrasiya etməzdən əvvəl həqiqəti, məntiqi xətaları və üslub ardıcıllığını yoxlayan bir doğrulama qatı tətbiq etməlidirlər.
Niyə LLM çıxışları dəqiqlik standartlarına cavab vermir?
Böyük dil modelləri təsdiqlənmiş faktlardan ibarət statik verilənlər bazasına müraciət edərək deyil, ardıcıllıqdakı növbəti tokeni proqnozlaşdıraraq işləyir. Modelin təlim məlumatlarında və ya təqdim olunan kontekstdə kifayət qədər məlumat olmadıqda, o, boşluqları inandırıcı səslənən, lakin yanlış iddialarla doldura bilər. Bu davranış sistemin faktiki reallıqdan çox semantik ardıcıllığa üstünlük verməsi səbəbindən baş verir. Tipik bir halda, istifadəçilər modellərin ilkin təlim dəstlərində olmayan yüksək texniki, niş və ya zamana həssas məlumatlar haqqında soruşulduqda ən çox çətinlik çəkdiklərini müşahidə edirlər.
Çıxışın uğursuz olmasının digər bir səbəbi generasiya prosesi zamanı əsaslandırma mexanizminin olmamasıdır. Əgər model xüsusi sənədlər və ya təsdiqlənmiş mənbələrlə məhdudlaşdırılmayıbsa, o, tamamilə öz daxili parametrlərinə güvənir. Bu daxili vəziyyət çox vaxt köhnəlmiş məlumatları və ya ziddiyyətli məlumat nöqtələrini ehtiva edir. Bunu müşahidə etməyin praktik bir yolu eyni modeli bir qədər qeyri-müəyyən sualla sorğulamaqdır; generasiya edilmiş cavablardakı fərqlilik texnologiyanın sabit məntiq bazasından çox ehtimal xarakterini vurğulayır.
AI generasiyasını qiymətləndirmək üçün hansı çərçivələr mövcuddur?
Etibarlı nəticələri təmin etmək üçün mütəxəssislər çoxpilləli qiymətləndirmə çərçivəsindən istifadə edirlər ki, bu da generasiya prosesini yoxlama prosesindən ayırır. Bu, məlum, düzgün cavabları olan girişlərdən ibarət test dəstinin yaradılmasını əhatə edir. Siz model çıxışını kosinus oxşarlığı və ya dəqiq uyğunluq balı kimi avtomatlaşdırılmış oxşarlıq ölçülərindən istifadə edərək bu həqiqi etiketlərlə müqayisə edə bilərsiniz. Bu üsullar başlanğıc nöqtəsi təmin etsə də, mürəkkəb tapşırıqlar üçün insan nəzarətini əvəz etmir.
Avtomatlaşdırılmış yoxlamalardan kənarda, insan nəzarəti yüksək riskli məzmun üçün standart olaraq qalır. Bu, mövzu üzrə ekspertlərdən çıxışların bir nümunəsini nəzərdən keçirməyi və onları aktuallıq, doğruluq və ton kimi xüsusi meyarlar əsasında qiymətləndirməyi tələb edir. Bu balların jurnalını saxlamaqla, prompt mühəndisliyinizdə və ya model parametrlərinizdə edilən dəyişikliklərin performansa zamanla necə təsir etdiyini izləyə bilərsiniz. Bu nəzərdən keçirmə və təkrarlama dövrü müxtəlif layihələrdə ardıcıllığı qorumaq üçün lazımdır.
Qiymətləndirmə siyahısının əsas komponentləri
- Etibarlı, təsdiqlənmiş xarici mənbələrə qarşı faktların yoxlanılması.
- Eyni promptu bir neçə dəfə işlətməklə ardıcıllıq testi.
- Çıxışın brend qaydalarına uyğun olmasını təmin etmək üçün qərəzliliyin aşkarlanması.
- Cavabın təlimatlara uyğun olmasını təmin etmək üçün məntiqi strukturun yoxlanılması.
- İstinad edilən sənədlərin həqiqətən mövcud olmasını təmin etmək üçün sitatların yoxlanılması.
İş axınlarınızda hallüsinasiyaların qarşısını necə almaq olar
Hallüsinasiyaların qarşısını almaq Retrieval-Augmented Generation (RAG) ilə başlayır. Prompt zamanı modelə məhdud sayda sənəd təqdim etməklə, onun ümumi təlim məlumatlarından məlumatları hallüsinasiya etmə ehtimalını məhdudlaşdırırsınız. Tipik bir halda, promptu elə formatlamalısınız ki, modelin istifadəçi sorğusuna cavab vermək üçün yalnız təqdim olunan kontekstdən istifadə etməli olduğu açıq şəkildə bildirilsin. Əgər cavab kontekstdə yoxdursa, modelə bilmədiyini bildirməsini tapşırın.
Digər bir texnika, mürəkkəb sorğuların daha kiçik, idarə oluna bilən tapşırıqlara bölündüyü prompt dekompozisiyasıdır. Modelə öz işini ayrı bir addımda yoxlamağı tapşırmaqla, səhvləri erkən aşkar edə bilərsiniz. Məsələn, əvvəlcə modeldən hesabatdan faktları çıxarmağı, sonra isə həmin faktları orijinal mətnlə yoxladığı ikinci bir keçid etməyi istəyə bilərsiniz. Bu mühakimə addımlarının ayrılması, tək, uzun bir cavab daxilində səhvlərin toplanması şansını azaldır.
Alien Road qiymətləndirmə strategiyalarını necə tətbiq edir
Alien Road-da biz hər bir müştəri layihəsi üçün ciddi yoxlama xətti tətbiq edərək AI optimallaşdırılmasını idarə edirik. Biz müştərinin sənayesinə uyğun seçilmiş verilənlər dəstindən istifadə edərək dəqiqlik üçün baza xətti yaratmaqla başlayırıq. AI əsaslı həlli tətbiq etdikdə, biz çıxışları son istifadəçiyə göstərilməzdən əvvəl əvvəlcədən müəyyən edilmiş məhdudiyyətlərə qarşı yoxlayan xüsusi doğrulama qatlarını inteqrasiya edirik. Bu, yaradılan məzmunun brend kimliyinin çərçivəsində qalmasını təmin edir.
Məsələn, tipik bir işdə biz sistemi açar söz əsaslı dəqiqlik testindən keçə bilməyən hər hansı cavabı əl ilə yoxlama üçün işarələmək üçün konfiqurasiya edirik. Biz həmçinin əməliyyatın ilk həftələrində toplanmış performans jurnalları əsasında sistem promptlarımızı yenilədiyimiz iterativ rəy dövrələrindən istifadə edirik. Bu üsul modelin davranışını davamlı olaraq təkmilləşdirməyə imkan verir və AI-nin müştəri komandasından daimi əl müdaxiləsi tələb etmədən etibarlı xidmət göstərməsini təmin edir.
AI çıxış keyfiyyətində uğuru necə ölçürsünüz?
Uğuru ölçmək istifadəçi məmnuniyyəti və səhv nisbətləri ilə bağlı xüsusi KPI-lərin izlənilməsini tələb edir. İstifadəçilərin AI-ni nə qədər tez-tez düzəltdiyini və ya məlumat çatışmadıqda sistemin nə qədər tez-tez ‘bilmirəm’ cavabını qaytardığını izləməlisiniz. Yüksək rədd və ya düzəliş nisbəti promptun və ya əsas məlumat mənbəyinin düzəlişə ehtiyacı olduğunu göstərir. Əksinə, aşağı səhv nisbəti RAG tətbiqinizin və prompt təlimatlarınızın hədəf auditoriya ilə yaxşı uyğunlaşdığını göstərir.
Səhvləri faktiki səhvlər, formatlaşdırma problemləri və ya ton uyğunsuzluqları kimi növlərə görə kateqoriyalara ayırmaq da faydalıdır. Bunları kateqoriyalara ayırmaqla problemin sistemli olub-olmadığını və ya xüsusi prompt növləri ilə bağlı olduğunu müəyyən edə bilərsiniz. Məsələn, model e-poçtları ümumiləşdirməkdə mükəmməl işləyə bilər, lakin texniki sənədlərin yaradılmasında çətinlik çəkə bilər. Bu problemləri bir-bir həll etmək, bütün sistemdə geniş, qeyri-effektiv dəyişikliklər etmək əvəzinə hədəflənmiş təkmilləşdirmələrə imkan verir.
Qiymətləndirmə ölçülərini yaxşılaşdırmaq üçün addımlar
- Hər bir tapşırıq növü üçün aydın uğur meyarlarını müəyyən edin.
- Gözlənilən çıxış nümunələrindən ibarət qızıl standartlı verilənlər dəsti yaradın.
- Faktiki ziddiyyətləri yoxlamaq üçün avtomatlaşdırılmış skriptlər tətbiq edin.
- AI tərəfindən yaradılmış məzmun nümunələrinin aylıq auditini keçirin.
- Sistem təlimatlarını təkrarlanan səhv nümunələrinə əsasən tənzimləyin.
Testdə ümumi tələlər hansılardır?
Bir çox komanda insan yoxlaması olmadan avtomatlaşdırılmış meyarlara həddindən artıq güvənmək tələsinə düşür. Meyarlar model versiyalarını müqayisə etmək üçün faydalı olsa da, onlar çox vaxt biznes kontekstinin xüsusi nüanslarını ələ keçirə bilmirlər. Digər bir ümumi səhv yalnız optimal girişlərlə test etməkdir. Siz həmçinin sistemin kənar halları necə idarə etdiyini görmək üçün onu qarışıq, natamam və ya qeyri-müəyyən sorğularla sınaqdan keçirməlisiniz. Əgər model bu ssenarilərdə uğurla işləyirsə, sisteminiz real dünya istifadəsinə daha yaxşı hazırlanmışdır.
Bundan əlavə, model inkişaf etdikcə yoxlama meyarlarınızı yeniləməmək əhəmiyyətli bir riskdir. LLM-lərin yeni versiyaları buraxıldıqca, onların davranışı dəyişir ki, bu da əvvəllər optimallaşdırılmış promptlara təsir edə bilər. Qiymətləndirmə çərçivənizi effektiv qalması üçün dövri yeniləmələr tələb edən canlı sənəd kimi qəbul etməlisiniz. Bu davamlı texniki xidmət olmadan, AI alətlərinizin performansı zamanla pisləşəcək, bu da daha aşağı keyfiyyətə və artan hallüsinasiya risklərinə səbəb olacaq.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Qiymətləndirmə prosesinizi yaxşılaşdırmaq üçün ən vacib üç AI əsaslı tapşırığınızı müəyyən edin və əl ilə yoxlama cədvəli yaradın. Növbəti beş iş günü ərzində hər tapşırıqdan 20 çıxış nümunəsi götürün və onları dəqiqlik və aktuallıq üçün birdən beşə qədər şkala üzrə qiymətləndirin. Bu nəticələrdən istifadə edərək, çatışmayan sitatlar və ya zəif formatlaşdırma kimi ən çox yayılmış səhv nümunəsini müəyyən edin. Bu məlumatı əldə etdikdən sonra, növbəti nəzərdən keçirmə dövrünüzdən əvvəl bu zəiflikləri xüsusi olaraq aradan qaldırmaq üçün prompt təlimatlarınızı və ya məlumat mənbələrinizi tənzimləyin.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması