پاسخ کوتاه: تعریف کنید که «خوب» برای مورد استفاده شما چگونه است، سپس با دستورالعملهای نسخهبندیشده و موارد حاشیهای، آن را آزمایش کنید. معیارهای خودکار را با امتیازدهی انسانی، در کنار بررسیهای ایمنی خصمانه و تزریق سریع، جفت کنید. اگر محدودیتهای هزینه یا تأخیر الزامآور شدند، مدلها را بر اساس موفقیت وظیفه به ازای هر پوند هزینه و زمان پاسخ p95/p99 مقایسه کنید.
نکات کلیدی:
پاسخگویی : مالکان مشخصی را تعیین کنید، گزارشهای نسخه را نگه دارید و پس از هرگونه تغییر در مدل یا اعلان، ارزیابیها را دوباره اجرا کنید.
شفافیت : قبل از شروع جمعآوری امتیازها، معیارهای موفقیت، محدودیتها و هزینههای شکست را بنویسید.
قابلیت حسابرسی : مجموعههای تست تکرارپذیر، مجموعه دادههای برچسبگذاریشده و معیارهای تأخیر p95/p99 ردیابیشده را حفظ کنید.
قابلیت اعتراض : از دستورالعملهای بررسی انسانی و یک مسیر تجدیدنظر تعریفشده برای خروجیهای مورد اختلاف استفاده کنید.
مقاومت در برابر سوءاستفاده : تزریق سریع تیم قرمز، موضوعات حساس و امتناع بیش از حد برای محافظت از کاربران.
اگر در حال انتخاب مدلی برای یک محصول، یک پروژه تحقیقاتی یا حتی یک ابزار داخلی هستید، نمیتوانید صرفاً با گفتن «به نظر هوشمندانه میآید» آن را عرضه کنید (به راهنمای ارزیابیهای OpenAI و NIST AI RMF 1.0 ). اینگونه است که در نهایت یک چتبات خواهید داشت که با اعتماد به نفس توضیح میدهد چگونه یک چنگال را در مایکروویو قرار دهید. 😬
مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:
🔗 آینده هوش مصنوعی: روندهای شکلدهنده دهه آینده
نوآوریهای کلیدی، تأثیر مشاغل و اخلاق که باید در پیش رو به آنها توجه کرد.
🔗 مدلهای پایه در هوش مصنوعی مولد برای مبتدیان توضیح داده شده است.
بیاموزید که آنها چه هستند، چگونه آموزش دیدهاند و چرا اهمیت دارند.
🔗 چگونه هوش مصنوعی بر محیط زیست و مصرف انرژی تأثیر میگذارد؟
انتشار گازهای گلخانهای، تقاضای برق و راههای کاهش ردپا را بررسی کنید.
🔗 نحوه عملکرد ارتقاء کیفیت تصویر با هوش مصنوعی برای تصاویر واضحتر همین امروز
ببینید که چگونه مدلها جزئیات را اضافه میکنند، نویز را حذف میکنند و تصویر را به طور واضح بزرگ میکنند.
۱) تعریف «خوب» (بستگی دارد، و اشکالی ندارد) 🎯
قبل از اینکه هرگونه ارزیابی انجام دهید، تصمیم بگیرید که موفقیت چه شکلی است. در غیر این صورت همه چیز را اندازهگیری میکنید و چیزی یاد نمیگیرید. مثل این است که برای داوری یک مسابقه کیکپزی، متر بیاورید. مطمئناً اعدادی به دست خواهید آورد، اما آنها چیز زیادی به شما نمیگویند 😅
شفافسازی:
-
هدف کاربر : خلاصهسازی، جستجو، نوشتن، استدلال، استخراج حقایق
-
هزینه شکست : یک توصیه فیلم اشتباه خندهدار است؛ یک دستورالعمل پزشکی اشتباه... خندهدار نیست (چارچوببندی ریسک: NIST AI RMF 1.0 ).
-
محیط زمان اجرا : روی دستگاه، در فضای ابری، پشت فایروال، در یک محیط تحت نظارت
-
محدودیتهای اولیه : تأخیر، هزینه به ازای هر درخواست، حریم خصوصی، قابلیت توضیح، پشتیبانی چندزبانه، کنترل تُن صدا
مدلی که در یک شغل «بهترین» است، میتواند در شغل دیگر فاجعه باشد. این تناقض نیست، واقعیت است. 🙂
۲) یک چارچوب ارزیابی مدل هوش مصنوعی قوی چگونه است 🧰
بله، این بخشی است که مردم از آن صرف نظر میکنند. آنها یک بنچمارک میگیرند، یک بار آن را اجرا میکنند و دیگر کاری از پیش نمیبرند. یک چارچوب ارزیابی قوی چند ویژگی ثابت دارد (مثالهای کاربردی ابزار: OpenAI Evals / راهنمای OpenAI evals ):
-
قابل تکرار - میتوانید هفته آینده دوباره آن را اجرا کنید و به مقایسهها اعتماد کنید
-
نماینده - این نشان دهنده کاربران و وظایف واقعی شما است (نه فقط چیزهای بی اهمیت)
-
چندلایه - ترکیبی از معیارهای خودکار + بررسی انسانی + تستهای رقابتی
-
قابل اجرا - نتایج به شما میگویند چه چیزی را اصلاح کنید، نه فقط «نمره کاهش یافته است»
-
مقاوم در برابر دستکاری - از "آموزش برای آزمایش" یا نشت تصادفی جلوگیری میکند
-
آگاه از هزینه - خود ارزیابی نباید شما را ورشکست کند (مگر اینکه از درد و رنج خوشتان بیاید)
اگر ارزیابی شما در برابر گفتهی همتیمی شکاکتان که میگوید «باشه، اما این را به مرحلهی تولید هم تعمیم بده»، دوام نیاورد، پس هنوز تمام نشده است. این همان بررسی حس و حال است.
۳) نحوه ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی با شروع از برشهای مورد استفاده 🍰
این ترفندی است که کلی در زمان صرفهجویی میکند: مورد استفاده را به بخشهای کوچکتر تقسیم کنید .
به جای «ارزیابی مدل»، موارد زیر را انجام دهید:
-
درک نیت (آیا آنچه کاربر میخواهد را دریافت میکند؟)
-
بازیابی یا استفاده از متن (آیا از اطلاعات ارائه شده به درستی استفاده میکند؟)
-
استدلال/ وظایف چند مرحلهای (آیا در طول مراحل انسجام خود را حفظ میکند؟)
-
قالببندی و ساختار (آیا از دستورالعملها پیروی میکند؟)
-
هماهنگی ایمنی و سیاست (آیا از محتوای ناامن جلوگیری میکند؛ به NIST AI RMF 1.0 )
-
لحن و صدای برند (آیا همانطور که میخواهید به نظر میرسد؟)
این باعث میشود «چگونه مدلهای هوش مصنوعی را ارزیابی کنیم» کمتر شبیه یک امتحان بزرگ و بیشتر شبیه مجموعهای از آزمونهای هدفمند باشد. آزمونها آزاردهنده هستند، اما قابل مدیریت هستند. 😄
۴) اصول اولیه ارزیابی آفلاین - مجموعههای آزمون، برچسبها و جزئیات نه چندان جذابی که اهمیت دارند 📦
ارزیابی آفلاین جایی است که شما قبل از اینکه کاربران چیزی را لمس کنند، آزمایشهای کنترلشدهای انجام میدهید (الگوهای گردش کار: OpenAI Evals ).
یک مجموعه آزمایشی بسازید یا جمعآوری کنید که واقعاً متعلق به شما باشد
یک مجموعه تست خوب معمولاً شامل موارد زیر است:
-
مثالهای طلایی : خروجیهای ایدهآلی که با افتخار ارسال میکنید
-
موارد حاشیهای : دستورات مبهم، ورودیهای نامرتب، قالببندی غیرمنتظره
-
کاوشگرهای حالت خرابی : پیامهایی که توهم یا پاسخهای ناامن را وسوسه میکنند (چارچوببندی تست ریسک: NIST AI RMF 1.0 )
-
پوشش متنوع : سطوح مختلف مهارت کاربران، گویشها، زبانها، دامنهها
اگر فقط روی درخواستهای «تمیز» تست کنید، مدل فوقالعاده به نظر خواهد رسید. سپس کاربران شما با غلطهای املایی، جملات ناقص و انرژی ناشی از کلیکهای ناگهانی ظاهر میشوند. به واقعیت خوش آمدید.
گزینههای برچسبگذاری (معروف به: سطوح سختگیری)
میتوانید خروجیها را به صورت زیر برچسبگذاری کنید:
-
دودویی : قبول/رد (سریع، خشن)
-
ترتیبی : امتیاز کیفی ۱-۵ (جزئی، ذهنی)
-
چند ویژگی : دقت، کامل بودن، لحن، استفاده از استناد و غیره (بهترین، کندتر)
چند ویژگی برای بسیاری از تیمها نقطه عطف است. مثل این است که غذا را بچشید و شوری آن را جدا از بافت آن قضاوت کنید. در غیر این صورت فقط میگویید «خوبه» و شانه بالا میاندازید.
۵) معیارهایی که دروغ نمیگویند - و معیارهایی که تا حدودی دروغ میگویند 📊😅
معیارها ارزشمند هستند... اما میتوانند مانند بمبی درخشان نیز باشند. همه جا براق و تمیز کردنشان سخت است.
خانوادههای متریک رایج
-
دقت / تطابق دقیق : عالی برای استخراج، طبقهبندی، وظایف ساختاریافته
-
F1 / دقت / یادآوری : وقتی از دست دادن چیزی بدتر از نویز اضافی است، مفید است (تعاریف: scikit-learn precision/recall/F-score )
-
همپوشانی سبک BLEU / ROUGE : برای کارهای خلاصهسازی مناسب است، اما اغلب گمراهکننده است (معیارهای اصلی: BLEU و ROUGE )
-
جاسازی شباهت : برای تطابق معنایی مفید است، میتواند به پاسخهای اشتباه اما مشابه پاداش دهد
-
نرخ موفقیت وظیفه : «آیا کاربر آنچه را که نیاز داشت دریافت کرد؟» استاندارد طلایی، زمانی که به خوبی تعریف شود.
-
رعایت محدودیتها : پیروی از قالب، طول، اعتبار JSON، رعایت طرحواره
نکته کلیدی
اگر وظیفه شما باز است (نوشتن، استدلال، چت پشتیبانی)، معیارهای تک رقمی میتوانند... ناپایدار باشند. بیمعنی نیستند، فقط ناپایدارند. اندازهگیری خلاقیت با خطکش امکانپذیر است، اما انجام آن احساس حماقت خواهید کرد. (و احتمالاً چشمتان را از حدقه بیرون خواهید آورد.)
بنابراین: از معیارها استفاده کنید، اما آنها را به بررسیهای انسانی و نتایج واقعی کار مرتبط کنید (یک نمونه از بحث ارزیابی مبتنی بر LLM + نکات احتیاطی: G-Eval ).
۶) جدول مقایسه - گزینههای برتر ارزیابی (با ویژگیهای عجیب و غریب، چون زندگی ویژگیهای عجیب و غریب دارد) 🧾✨
در اینجا فهرستی کاربردی از رویکردهای ارزیابی ارائه شده است. بیشتر تیمها این کار را انجام میدهند.
| ابزار / روش | مخاطب | قیمت | چرا کار میکند؟ |
|---|---|---|---|
| مجموعه آزمونهای سریع دستساز | محصول + مهندسی | $ | بسیار هدفمند، رگرسیونها را سریع تشخیص میدهد - اما باید آن را برای همیشه حفظ کنید 🙃 (ابزار اولیه: OpenAI Evals ) |
| پنل امتیازدهی روبریک انسانی | تیمهایی که میتوانند از داوران صرف نظر کنند | $$ | بهترین از نظر لحن، ظرافت، «آیا یک انسان این را میپذیرد؟»، کمی هرج و مرج بسته به نظر منتقدان |
| قاضی LLM (به همراه سرفصلها) | حلقههای تکرار سریع | $-$$ | سریع و مقیاسپذیر، اما میتواند سوگیری را به ارث ببرد و گاهی اوقات نمرات، حس و حال واقعی دارند، نه واقعیت (تحقیق + مسائل مربوط به سوگیری شناخته شده: G-Eval ) |
| اسپرینتِ تیمسازیِ قرمزِ رقابتی | ایمنی + انطباق | $$ | حالتهای خرابی تند، به خصوص تزریق سریع را پیدا میکند - مانند یک تست استرس در باشگاه ورزشی به نظر میرسد (مرور کلی تهدید: تزریق سریع OWASP LLM01 / 10 برنامه برتر OWASP برای برنامههای LLM ) |
| تولید تست مصنوعی | تیمهای دادهمحور | $ | پوشش عالی، اما پیامهای مصنوعی میتوانند خیلی مرتب و خیلی مودبانه باشند... کاربران مودب نیستند |
| تست A/B با کاربران واقعی | محصولات بالغ | $$$ | واضحترین سیگنال - همچنین از نظر احساسی استرسزاترین سیگنال هنگام نوسان معیارها (راهنمای عملی کلاسیک: کوهاوی و همکاران، «آزمایشهای کنترلشده در وب» ) |
| ارزیابی مبتنی بر بازیابی (بررسیهای RAG) | جستجو + برنامههای تضمین کیفیت | $$ | معیارهای «از زمینه به درستی استفاده میکنند»، تورم نمره توهم را کاهش میدهند (مروری بر ارزیابی RAG: ارزیابی RAG: یک نظرسنجی ) |
| نظارت + تشخیص رانش | سیستمهای تولید | $$-$$$ | به مرور زمان افت کیفیت را تشخیص میدهد - تا روزی که شما را نجات دهد، بیصدا است 😬 (مروری بر رانش: بررسی رانش مفهومی (PMC) ) |
توجه داشته باشید که قیمتها عمداً پایین هستند. این قیمتها به مقیاس، ابزارآلات و تعداد جلساتی که بهطور تصادفی ایجاد میکنید بستگی دارد.
۷) ارزیابی انسانی - سلاح مخفی که مردم به خاطر آن بودجهی کمی دریافت میکنند 👀🧑⚖️
اگر فقط ارزیابی خودکار انجام دهید، موارد زیر را از دست خواهید داد:
-
عدم تطابق لحن ("چرا اینقدر نیشدار است")
-
خطاهای جزئی و جزئی که به نظر واضح میآیند
-
پیامدهای مضر، کلیشهها یا عبارات نامناسب (فریمبندی ریسک + سوگیری: NIST AI RMF 1.0 )
-
شکستهای ناشی از پیروی از دستورالعمل که هنوز «هوشمندانه» به نظر میرسند
روبریکها را ملموس کنید (یا داوران آزادانه عمل خواهند کرد)
عنوان نامناسب: «مفید بودن»
عنوان بهتر:
-
صحت : با توجه به سوال + متن، واقعاً دقیق است
-
کامل بودن : نکات مورد نیاز را بدون حاشیه پردازی پوشش میدهد.
-
وضوح : خوانا، ساختارمند، حداقل سردرگمی
-
سیاست / ایمنی : از محتوای محدود شده اجتناب میکند، امتناع را به خوبی مدیریت میکند (چارچوب ایمنی: NIST AI RMF 1.0 )
-
سبک : با صدا، لحن و سطح خواندن مطابقت دارد
-
وفاداری : منابع یا ادعاهایی که پشتیبانی نمیشوند را اختراع نمیکند
همچنین، گاهی اوقات بررسیهای بین ارزیابان را انجام دهید. اگر دو ارزیاب دائماً با هم اختلاف نظر دارند، این یک «مشکل انسانی» نیست، بلکه یک مشکل کلی است. معمولاً (اصول پایایی بین ارزیابان: مکهیو در مورد کاپای کوهن ).
۸) چگونه مدلهای هوش مصنوعی را از نظر ایمنی، استحکام و «وای، کاربران» ارزیابی کنیم 🧯🧪
این بخشی است که شما قبل از راهاندازی انجام میدهید - و سپس به انجام آن ادامه میدهید، زیرا اینترنت هرگز نمیخوابد.
آزمایشهای استحکام که باید شامل شوند
-
غلط املایی، عامیانه، دستور زبان ناقص
-
جملات خیلی بلند و جملات خیلی کوتاه
-
دستورالعملهای متناقض ("مختصر باشد اما تمام جزئیات را ذکر کند")
-
مکالمات چند نوبتی که در آن کاربران اهداف را تغییر میدهند
-
تلاشهای تزریق سریع ("نادیده گرفتن قوانین قبلی...") (جزئیات تهدید: تزریق سریع OWASP LLM01 )
-
موضوعات حساسی که نیاز به رد دقیق دارند (چارچوببندی ریسک/ایمنی: NIST AI RMF 1.0 )
ارزیابی ایمنی فقط «آیا رد میکند» نیست
یک مدل خوب باید:
-
درخواستهای ناامن را به طور واضح و با آرامش رد کنید (چارچوب راهنما: NIST AI RMF 1.0 )
-
در صورت لزوم، جایگزینهای امنتری ارائه دهید
-
از رد بیش از حد درخواستهای بیضرر (پاسخهای مثبت کاذب) خودداری کنید
-
درخواستهای مبهم را با سوالات شفاف (در صورت امکان) مدیریت کنید
امتناع بیش از حد یک مشکل واقعی محصول است. کاربران دوست ندارند با آنها مانند اجنه مشکوک رفتار شود. 🧌 (حتی اگر آنها اجنه مشکوک باشند.)
۹) هزینه، تأخیر و واقعیت عملیاتی - ارزیابی که همه فراموش میکنند 💸⏱️
یک مدل میتواند «شگفتانگیز» باشد و در عین حال برای شما اشتباه باشد، اگر کند، گران یا از نظر عملیاتی شکننده باشد.
ارزیابی کنید:
-
توزیع تأخیر (نه فقط میانگین - p95 و p99 مهم هستند) (چرا درصدها مهم هستند: کتاب کار Google SRE در مورد نظارت )
-
هزینه به ازای هر وظیفه موفق (نه هزینه به ازای هر توکن به صورت جداگانه)
-
پایداری تحت بار (تایم اوت، محدودیتهای سرعت، جهشهای غیرعادی)
-
قابلیت اطمینان فراخوانی ابزار (اگر از توابع استفاده میکند، آیا رفتار مناسبی دارد؟)
-
روند طول خروجی (بعضی مدلها نامنظم هستند و نامنظم بودن هزینه دارد)
یک مدل کمی بدتر که دو برابر سریعتر است، میتواند در عمل برنده شود. این موضوع بدیهی به نظر میرسد، اما مردم آن را نادیده میگیرند. مانند خرید یک ماشین اسپرت برای خرید مواد غذایی، و سپس شکایت از فضای صندوق عقب.
۱۰) یک گردش کار ساده از ابتدا تا انتها که میتوانید کپی (و تغییر دهید) کنید 🔁✅
در اینجا یک جریان عملی برای نحوه ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی بدون گرفتار شدن در آزمایشهای بیپایان ارائه شده است:
-
تعریف موفقیت : وظیفه، محدودیتها، هزینههای شکست
-
یک مجموعه تست کوچک «هسته» ایجاد کنید : ۵۰ تا ۲۰۰ مثال که نشاندهنده کاربرد واقعی باشند
-
اضافه کردن مجموعههای لبهای و خصمانه : تلاشهای تزریق، اعلانهای مبهم، کاوشهای ایمنی (کلاس تزریق اعلان: OWASP LLM01 )
-
بررسیهای خودکار را اجرا کنید : قالببندی، اعتبار JSON، صحت اولیه در صورت امکان
-
اجرای بررسی انسانی : نمونه خروجیها در دستهبندیهای مختلف، امتیازدهی با استفاده از روبریک
-
مقایسه بده بستانها : کیفیت در مقابل هزینه در مقابل تأخیر در مقابل ایمنی
-
نسخه آزمایشی در انتشار محدود : تستهای A/B یا انتشار مرحلهای (راهنمای تست A/B: Kohavi و همکاران )
-
نظارت در تولید : رانش، رگرسیونها، حلقههای بازخورد کاربر (مرور کلی رانش: بررسی رانش مفهومی (PMC) )
-
تکرار : بهروزرسانی اعلانها، بازیابی، تنظیم دقیق، گاردریلها، سپس اجرای مجدد ارزیابی (الگوهای تکرار ارزیابی: راهنمای ارزیابیهای OpenAI )
گزارشهای نسخهبندیشده را نگه دارید. نه به خاطر اینکه سرگرمکننده است، بلکه به این دلیل که در آینده، در حالی که قهوه در دست دارید و زیر لب غرغر میکنید «چه چیزی تغییر کرده…» از شما تشکر خواهند کرد. ☕🙂
۱۱) دامهای رایج (معروف به: راههایی که مردم بهطور تصادفی خودشان را گول میزنند) 🪤
-
آموزش برای آزمایش : شما اعلانها را بهینه میکنید تا زمانی که معیار عالی به نظر برسد، اما کاربران دچار مشکل میشوند
-
دادههای ارزیابی نشتی : اعلانهای تست در دادههای آموزشی یا تنظیم دقیق نمایش داده میشوند (وای)
-
پرستش تک معیاری : دنبال کردن یک امتیاز که ارزش کاربر را نشان نمیدهد
-
نادیده گرفتن تغییر توزیع : رفتار کاربر تغییر میکند و مدل شما بیسروصدا تخریب میشود (چارچوببندی ریسک تولید: بررسی رانش مفهوم (PMC) )
-
بیش از حد به «هوشمندی» بها دادن : استدلال هوشمندانه فرقی نمیکند قالببندی را بشکند یا حقایق را ابداع کند
-
عدم آزمایش کیفیت امتناع : «نه» میتواند درست باشد اما همچنان تجربه کاربری افتضاحی دارد.
همچنین، مراقب دموها باشید. دموها مانند تریلر فیلم هستند. آنها بخشهای برجسته را نشان میدهند، قسمتهای آهسته را پنهان میکنند و گاهی اوقات با موسیقی دراماتیک همراه میشوند. 🎬
۱۲) خلاصه پایانی در مورد نحوه ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی 🧠✨
ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی یک امتیاز واحد نیست، بلکه یک وعده غذایی متعادل است. شما به پروتئین (صحت)، سبزیجات (ایمنی)، کربوهیدرات (سرعت و هزینه) و بله، گاهی اوقات دسر (لحن و لذت) نیاز دارید 🍲🍰 (چارچوببندی ریسک: NIST AI RMF 1.0 )
اگر چیز دیگری به خاطر ندارید:
-
تعریف کنید که «خوب» برای مورد استفاده شما به چه معناست
-
از مجموعههای تست نماینده استفاده کنید، نه فقط بنچمارکهای معروف
-
معیارهای خودکار را با بررسی روبریک انسانی ترکیب کنید
-
استحکام و ایمنی تست مانند کاربران خصمانه هستند (زیرا گاهی اوقات ... آنها اینگونه هستند) (کلاس تزریق سریع: OWASP LLM01 )
-
هزینه و تأخیر را در ارزیابی لحاظ کنید، نه به عنوان یک اقدام بعدی (چرا درصدها مهم هستند: Google SRE Workbook )
-
مانیتور پس از راهاندازی - مدلها تغییر میکنند، برنامهها تکامل مییابند، انسانها خلاقتر میشوند (مرور کلی تغییر: بررسی تغییر مفهوم (PMC) )
اینگونه است به گونهای ارزیابی کنید
سوالات متداول
اولین قدم در ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی برای یک محصول واقعی چیست؟
با تعریف معنای «خوب» برای مورد استفاده خاص خود شروع کنید. هدف کاربر، هزینههای ناشی از شکستها (کمریسک در مقابل پرریسک) و محل اجرای مدل (ابر، روی دستگاه، محیط تنظیمشده) را شرح دهید. سپس محدودیتهای سختی مانند تأخیر، هزینه، حریم خصوصی و کنترل صدا را فهرست کنید. بدون این پایه، شما اندازهگیریهای زیادی انجام خواهید داد و همچنان تصمیم بدی خواهید گرفت.
چگونه میتوانم یک مجموعه آزمایشی بسازم که واقعاً منعکسکننده کاربران من باشد؟
یک مجموعه تست بسازید که واقعاً متعلق به شما باشد، نه فقط یک معیار عمومی. مثالهای طلایی که با افتخار ارائه میدهید، به علاوه درخواستهای پر سر و صدا و تصادفی با غلطهای املایی، جملات ناقص و درخواستهای مبهم را در آن بگنجانید. موارد حاشیهای و کاوشهای حالت خرابی را که توهم یا پاسخهای ناامن را وسوسه میکنند، اضافه کنید. تنوع در سطح مهارت، گویشها، زبانها و دامنهها را پوشش دهید تا نتایج در تولید از بین نروند.
از کدام معیارها باید استفاده کنم و کدام یک میتوانند گمراهکننده باشند؟
معیارها را با نوع وظیفه مطابقت دهید. تطابق دقیق و دقت برای استخراج و خروجیهای ساختاریافته به خوبی کار میکنند، در حالی که دقت/فراخوانی و F1 زمانی مفید هستند که چیزی از قلم افتاده باشد و این از نویز اضافی بدتر باشد. معیارهای همپوشانی مانند BLEU/ROUGE میتوانند برای وظایف باز گمراهکننده باشند و تعبیه شباهت میتواند به پاسخهای «اشتباه اما مشابه» پاداش دهد. برای نوشتن، پشتیبانی یا استدلال، معیارها را با بررسی انسانی و میزان موفقیت وظیفه ترکیب کنید.
چگونه باید ارزیابیها را ساختاردهی کنم تا تکرارپذیر و در سطح تولید باشند؟
یک چارچوب ارزیابی قوی، تکرارپذیر، نماینده، چندلایه و قابل اجرا است. بررسیهای خودکار (قالب، اعتبار JSON، صحت اولیه) را با امتیازدهی روبریک انسانی و آزمونهای رقابتی ترکیب کنید. با جلوگیری از نشت اطلاعات و «آموزش به آزمون»، آن را در برابر دستکاری مقاوم کنید. ارزیابی را از نظر هزینه آگاه نگه دارید تا بتوانید آن را مرتباً تکرار کنید، نه فقط یک بار قبل از راهاندازی.
بهترین راه برای انجام ارزیابی انسانی بدون اینکه به هرج و مرج تبدیل شود چیست؟
از یک روبریک مشخص استفاده کنید تا داوران آزادانه قضاوت نکنند. به ویژگیهایی مانند صحت، کامل بودن، وضوح، مدیریت ایمنی/سیاست، تطابق سبک/صدا، و وفاداری (عدم جعل ادعا یا منبع) امتیاز دهید. به صورت دورهای توافق بین ارزیابان را بررسی کنید. اگر داوران دائماً با هم اختلاف نظر دارند، روبریک احتمالاً نیاز به اصلاح دارد. بررسی انسانی به ویژه برای عدم تطابق لحن، خطاهای جزئی واقعی و خطاهای پیروی از دستورالعمل ارزشمند است.
چگونه میتوانم ایمنی، استحکام و خطرات تزریق سریع را ارزیابی کنم؟
با ورودیهای «اه، کاربران» تست کنید: غلطهای املایی، اصطلاحات عامیانه، دستورالعملهای متناقض، درخواستهای خیلی طولانی یا خیلی کوتاه، و تغییرات هدف چند مرحلهای. تلاشهای تزریق سریع مانند «نادیده گرفتن قوانین قبلی» و موضوعات حساسی را که نیاز به رد دقیق دارند، در نظر بگیرید. عملکرد ایمنی خوب فقط رد کردن نیست - بلکه رد کردن واضح، ارائه جایگزینهای امنتر در صورت لزوم و اجتناب از رد کردن بیش از حد درخواستهای بیضرر که به تجربه کاربری آسیب میرساند، میباشد.
چگونه هزینه و تأخیر را به گونهای ارزیابی کنم که با واقعیت مطابقت داشته باشد؟
فقط میانگینها را اندازهگیری نکنید - توزیع تأخیر، به ویژه p95 و p99 را پیگیری کنید. هزینه به ازای هر وظیفه موفق را ارزیابی کنید، نه هزینه به ازای هر توکن را به صورت جداگانه، زیرا تلاشهای مجدد و خروجیهای نامرتب میتوانند صرفهجوییها را از بین ببرند. پایداری تحت بار (زمانهای وقفه، محدودیتهای سرعت، جهشها) و قابلیت اطمینان فراخوانی ابزار/تابع را آزمایش کنید. یک مدل کمی بدتر که دو برابر سریعتر یا پایدارتر است، میتواند انتخاب محصول بهتری باشد.
یک گردش کار ساده و جامع برای ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی چیست؟
معیارهای موفقیت و محدودیتها را تعریف کنید، سپس یک مجموعه تست اصلی کوچک (تقریباً ۵۰ تا ۲۰۰ مثال) ایجاد کنید که منعکسکننده کاربرد واقعی باشد. مجموعههای لبهای و تخاصمی را برای تلاشهای ایمنی و تزریق اضافه کنید. بررسیهای خودکار را اجرا کنید، سپس خروجیها را برای امتیازدهی روبریک انسانی نمونهبرداری کنید. کیفیت را در مقابل هزینه در مقابل تأخیر در مقابل ایمنی مقایسه کنید، با یک انتشار محدود یا تست A/B آزمایش کنید و در مرحله تولید، رانش و رگرسیون را رصد کنید.
رایجترین روشهایی که تیمها بهطور تصادفی در ارزیابی مدل خود را فریب میدهند، چیست؟
تلههای رایج شامل بهینهسازی دستورالعملها برای رسیدن به یک معیار در حالی که کاربران در حال رنج کشیدن هستند، نشت دستورالعملهای ارزیابی به دادههای آموزشی یا تنظیم دقیق، و پرستش یک معیار واحد که ارزش کاربر را منعکس نمیکند، میشود. تیمها همچنین تغییر توزیع را نادیده میگیرند، به جای انطباق و وفاداری به قالب، بر «هوشمندی» بیش از حد شاخصگذاری میکنند و از تست کیفیت امتناع میپرهیزند. نسخههای نمایشی میتوانند این مشکلات را پنهان کنند، بنابراین به ارزیابیهای ساختاریافته تکیه کنید، نه قرقرههای برجسته.
منابع
-
OpenAI - راهنمای ارزیابی OpenAI - platform.openai.com
-
موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) - چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (مخزن گیتهاب) - github.com
-
سایکیت-لرن - پشتیبانی از امتیاز دقت فراخوانی تابع fscore - scikit-learn.org
-
انجمن زبانشناسی محاسباتی (گلچین ACL) - BLEU - aclanthology.org
-
انجمن زبانشناسی محاسباتی (گلچین ACL) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: تزریق سریع - owasp.org
-
OWASP - 10 مورد برتر OWASP برای برنامههای مدل زبان بزرگ - owasp.org
-
دانشگاه استنفورد - کوآوی و همکاران، «آزمایشهای کنترلشده در وب» - stanford.edu
-
arXiv - ارزیابی RAG: یک بررسی - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - بررسی رانش مفهوم (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - مکهیو در مورد کاپای کوهن - nih.gov
-
گوگل - کتاب کار SRE در مورد نظارت - google.workbook