Category

Evaluation

RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation

32 posts

تسلط بر آزمایش‌های A/B: دقت آماری و الگوهای پیاده‌سازی برای توسعه‌دهندگان

در حوزه توسعه محصول و طراحی تجربه کاربری، شهود ارزشمند است، اما داده‌ها غیرقابل انکارند. آزمایش A/B که به آن آزمایش شکاف نیز گفته می‌شود، استاندارد طلایی برای اعتبارسنجی تغییرات در برابر گروه کنترل است. با این حال، برای مهندسان نرم‌افزار، چالش تنها در استقرار واریانت‌ها نیست، بلکه در پیاده‌سازی صحیح مبانی آماری است که اطمینان حاصل کند نتایج معنادار هستند و صرفاً حاصل تصادف نیستند. این پست به نکات فنی آزمایش A/B می‌پردازد و بر فرمول‌بندی فرضیه، تعیین اندازه نمونه و استراتژی‌های پیاده‌سازی مقاوم تمرکز دارد.

داده‌های مصنوعی برای استحکام مدل‌های زبانی بزرگ

با ادغام فزاینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در گردش‌کارهای حیاتی کسب‌وکار، نیاز به چارچوب‌های ارزیابی دقیق هرگز به این اندازه فوری نبوده است. مجموعه‌های داده معیار سنتی در حال اشباع هستند. بسیاری از مدل‌های با عملکرد بالا به طور مؤثری ...

ارزیابی همکاری چندعاملی

سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده فراتر از زنجیره‌های تک‌عاملی ساده به اکوسیستم‌های پیچیده چندعاملی حرکت می‌کنند. در حالی که ساخت این سیستم‌ها چالش‌برانگیز است، تأیید عملکرد آن‌ها حتی دشوارتر است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که در آن‌ها ورودی‌ها به صورت قطعی به خروجی‌ها نگاشت می‌شوند، تعاملات چندعاملی احتمالی و ظهوری هستند...

حقیقت تلخ درباره RAG: چگونه واقعاً تولید تقویت‌شده با بازیابی را ارزیابی کنیم

ساخت یک پایپ‌لاین تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) اغلب اولین گام در مدرن‌سازی یک برنامه سازمانی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. با این حال، سفر از یک نمونه اولیه کارآمد به یک سیستم درجه تولید، جایی است که بیشتر تیم‌ها دچار مشکل می‌شوند. چالش بنیادی ساخت سیستم نیست؛ بلکه اندازه‌گیری کیفیت آن است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که ما تست‌های واحد قطعی داریم، سیستم‌های RAG عناصر احتمالاتی را در هر مرحله معرفی می‌کنند: بازیابی، تکه‌بندی زمینه و تولید. این موضوع ارزیابی را به طور قابل توجهی پیچیده‌تر می‌کند. در این پست، ما معماری ارزیابی RAG را کالبدشکافی خواهیم کرد و از فراتر از معیارهای دقت ساده به چارچوب‌های خودکار و مستحکم حرکت خواهیم کرد.

اندازه‌گیری‌های انتهای تا انتهای RAG

ساخت یک سیستم تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) دیگر تنها به اتصال یک پایگاه داده برداری و یک مدل زبانی بزرگ (LLM) محدود نمی‌شود. این فرآیند مهندسی یک پایپ‌لاین قابل اندازه‌گیری و قابل اعتماد است. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، بزرگ‌ترین چالش نه در پیاده‌سازی، بلکه در ارزیابی نهفته است. ...

گشایش قلمروهای محرمانه: راهنمای داده‌های مصنوعی برای تنظیم دقیق LLMها در صنایع نظارتی

در صنایع نظارتی مانند مالی، بهداشت و درمان و خدمات حقوقی، مسیر ساخت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با عملکرد بالا اغلب توسط همان داده‌هایی مسدود می‌شود که آن‌ها را ارزشمند می‌سازند. چارچوب‌های انطباق سخت‌گیرانه...

سنجش توافق در ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ

با یکپارچه شدن مدل‌های زبانی بزرگ در پایپ‌لاین‌های نرم‌افزاری، قابلیت اطمینان خروجی‌ها حیاتی است. با این حال، ارزیابی این مدل‌ها اغلب به قضاوت انسانی وابسته است که ذاتاً ذهنی است. برای تبدیل بازخورد کیفی انسانی به معیارهای کمی، مهندسان باید ذهنیت را از طریق توافق بین نشان‌گذاران (IAA) و کاهش سوگیری به دقت مدیریت کنند.