RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation
32 posts
Büyük Dil Modelleri (LLM) kurumsal iş akışlarının merkezine oldukça, titiz insan değerlendirmesine olan ihtiyaç artıyor. Perplexity veya BLEU gibi otomatik metrikler genellikle nüansları, toksisiteyi veya fiili doğruluğu yakalayamıyor. İnsan-Döngüde (HITL) değerlendirme gerçek durumu (ground truth) sağlarken, ölçeklendirme önemli zorluklar...
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) genel görevlerde olağanüstü yetenekler sergilese de, gerçek güvenilirlikleri ortalama durumla değil, dağılımın kuyruğuyla test edilir. Sık sık bir modelin yüksek benchmark puanlarından söz ederiz, ancak bu metrikler genellikle ince, bağlama bağımlı hataları yakalamakta yetersiz kalır,...
Bir yapay zeka modelini test etmek, geleneksel yazılımı test etmekten temel olarak farklıdır. Geleneksel geliştirmede deterministik çıktılarınız vardır: A girdisi verildiğinde sistem B çıktısını döndürmek zorundadır. Yapay zekada, özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM) ve olasılıksal sinir ağlarıyla, "doğru" yanıt çoğu zaman öznel, nüanslı veya bağlama bağlıdır...
Modern yazılım geliştirme dünyasının hızlı tempolu ortamında, kapsamlı stabilite kontrollerinden çok, kodun hızlı bir şekilde yayımlanması önceliklendirilebilir. Ancak güvenilirlikten yoksun hız, teknik borçlanmanın bir yoludur. Regresyon testi...
Yapay Zeka sistemleri kritik iş süreçlerine daha fazla entegre edilirken, model çıktılarının güvenilirliği artık bir lüks değil, bir gerekliliktir. Hiperparametre ayarı ve mimari seçimi konuşulurken, sıklıkla göz ardı edilen temel bir bileşen vardır...
Büyük Dil Modelleri (LLM) hızla gelişen dünyasında, geliştiricilerin odak noktası genellikle sıralama listeleridir. MMLU, HellaSwag ve HumanEval puanları model zekasını yargılamak için varsayılan para birimi haline gelmiştir. Ancak, yalnızca bu toplam metriklere güvenmek, üretim ortamında yapay zeka kullanan herhangi bir organizasyon için stratejik bir hatadır.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) girişim uygulamalarında yeni bir merak nesnesinden temel altyapıya geçerken, "siyah kutu" sorunu kritik bir güven meselesine dönüşüyor. Bu opaklığın en belirgin belirtisi halüsinasyondur; modelin, gerçeğe aykırı veya uydurma bilgileri...