RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation
32 posts
مع تزايد دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سير عمل المؤسسات، تزداد الحاجة إلى تقييم بشري صارم. غالبًا ما تفشل المقاييس الآلية مثل الاحتمالية أو BLEU في التقاط الدقة أو السمية أو الدقة الواقعية. يوفر التقييم البشري في الحلقة (HITL) الحقيقة المرجعية، لكن توسيع نطاقه ي...
أثبتت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قدرات مذهلة في المهام العامة، لكن موثوقيتها الحقيقية تُختبر ليس بالحالة المتوسطة، بل بذيول التوزيع. غالبًا ما نسمع عن درجات المعايير العالية للنموذج، لكن هذه المقاييس تفشل غالبًا في التقاط الفخاخ الدقيقة...
اختبار نموذج الذكاء الاصطناعي يختلف جوهريًا عن اختبار البرمجيات التقليدية. في التطوير التقليدي، تكون المخرجات حتمية: عند إدخال A، يجب أن يعيد النظام المخرج B. في الذكاء الاصطناعي، خاصة مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والشبكات العصبية الاحتمالية، تكون الإجابة "الصحيحة" غالبًا ذاتية أو معقدة أو تعتمد على السياق...
في عالم تطوير البرمجيات الحديث سريع الخطى، غالباً ما يُعطى الأولوية لإطلاق الكود بسرعة على حساب فحوصات الاستقرار الشاملة. ومع ذلك، فإن السرعة دون موثوقية هي وصفة للديون التقنية. اختبار الانحدار - عملية التحقق من أن التغييرات الجديدة في الكود لم تؤثر سلباً...
مع تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في سير العمل الحرج للأعمال، لم تعد موثوقية مخرجات النموذج رفاهية، بل أصبحت ضرورة. بينما يهيمن ضبط المعلمات الفائقة واختيار البنية على النقاش، هناك مكون أساسي...
في المشهد سريع التطور لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، غالباً ما يتركز اهتمام المطورين على مراكز التصفيات. أصبحت درجات MMLU وHellaSwag وHumanEval العملة المعتمدة لتقييم ذكاء النماذج. ومع ذلك، فإن الاعتماد الحصري على هذه المقاييس المجمعة يمثل خطأً استراتيجياً لأي مؤسسة...
مع انتقال نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من كونها مجرد ظاهرة جديدة إلى بنية تحتية أساسية في التطبيقات المؤسسية، تطورت مشكلة "الصندوق الأسود" لتصبح قضية ثقة حرجة. أبرز أعراض هذا الغموض هو الهلوسة، وهي توليد النموذج للمعلومات الخاطئة أو المصطنعة بثقة...