RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation
32 posts
با مرکزی شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در جریان‌های کاری سازمانی، نیاز به ارزیابی انسانی دقیق افزایش می‌یابد. معیارهای خودکار مانند perplexity یا BLEU اغلب در درک ظرافت، سمیت یا دقت واقعی شکست می‌خورند. ارزیابی انسانی در حلقه (HITL) واقعیت را ارائه می‌دهد، اما مقیاس‌پذیری آن...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) قابلیت‌های چشمگیری در کارهای عمومی نشان داده‌اند، اما قابلیت اطمینان واقعی آن‌ها نه با حالت متوسط، بلکه با دم توزیع سنجیده می‌شود. ما اغلب از نمرات بالای بنچمارک یک مدل می‌شنویم، اما این متریک‌ها اغلب در ثبت شکست‌های ظریف و وابسته به زمینه که در محیط‌های تولیدی رخ می‌دهند، ناکام می‌مانند...
آزمون‌گیری از یک مدل هوش مصنوعی تفاوت بنیادینی با آزمون‌گیری از نرم‌افزارهای سنتی دارد. در توسعه‌ی متعارف، خروجی‌ها قطعی هستند: با ورودی A، سیستم باید خروجی B را برگرداند. در هوش مصنوعی، به‌ویژه با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و شبکه‌های عصبی احتمالاتی، پاسخ «درست» اغلب ذهنی، ظریف یا وابسته به بافت است. این تغییر، نیازمند یک پارادایم جدید در تضمین کیفیت است؛ پارادایمی که فراتر از بررسی‌های ساده‌ی موفق/ناموفق حرکت کرده و ظرافت، ایمنی و قابلیت اطمینان آماری را ارزیابی می‌کند.
در دنیای پرشتاب توسعه نرم‌افزار مدرن، توانایی ارسال سریع کد اغلب بر بررسی‌های جامع پایداری اولویت دارد. با این حال، سرعت بدون قابلیت اطمینان، دستورالعملی برای بدهی فنی است. تست رگرسیون—فرآیند اطمینان از اینکه تغییرات کد جدید تأثیر منفی بر ویژگی‌های موجود نداشته است—...
با ادغام فزاینده سیستم‌های هوش مصنوعی در گردش‌کارهای حیاتی کسب‌وکار، قابلیت اطمینان خروجی‌های مدل دیگر یک لوکس نیست، بلکه یک الزام است. در حالی که تنظیم فراپارامترها و انتخاب معماری اغلب در کانون توجه هستند، یک جزء بنیادین وجود دارد...
در منظره‌ی به سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، توجه توسعه‌دهندگان اغلب بر رتبه‌های جدول رده‌بندی متمرکز است. امتیازات MMLU، HellaSwag و HumanEval به ارز رایج برای سنجش هوش مدل تبدیل شده‌اند. با این حال، تکیه صرف بر این معیارهای کلی یک خطای استراتژیک برای هر سازمانی است که...
با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از مرحله نوآوری به زیرساخت اصلی در برنامه‌های سازمانی، مسئله «جعبه سیاه» به یک چالش اعتماد حیاتی تبدیل شده است. بارزترین نشانه این ابهام، توهم است؛ یعنی تولید اطمینان‌آمیز اطلاعات نادرست یا ساختگی توسط مدل.