Czy możesz tworzyć oceny AI? | AI on Chrome

Dlaczego intuicja nie jest wystarczającym sposobem na pomiar jakości aplikacji opartych na LLM?

Wynika to z faktu, że duże modele językowe są probabilistyczne, a jakość jest często subiektywna.

Dzieje się tak, ponieważ duże modele językowe są zwykle zbyt wolne, aby można je było testować w standardowym środowisku programistycznym.

Dzieje się tak dlatego, że duże modele językowe (LLM) mają charakter deterministyczny, co oznacza, że te same dane wejściowe zawsze prowadzą do tych samych danych wyjściowych.

Nowoczesne LLM mają zerowy odsetek błędów, więc pomiary są zbędne.

Który z tych przykładów przedstawia ocenę opartą na regułach w przypadku aplikacji ThemeBuilder?

Określanie, czy motto jest wystarczająco chwytliwe dla odbiorców docelowych.

Sprawdź, czy współczynnik kontrastu między kolorem tekstu a kolorem tła wynosi co najmniej 4,5:1.

Ocena, czy paleta kolorów jest odpowiednia pod względem psychologicznym dla gabinetu dentystycznego o wysokim standardzie.

Sprawdzanie, czy wygenerowane motto pasuje do inspirującego tonu, o który prosił użytkownik.

Jaki jest główny cel stosowania oceny parami zamiast oceny punktowej?

Aby obniżyć koszt wywołań interfejsu API przez testowanie 2 danych wejściowych naraz.

Do oceny ograniczeń binarnych, takich jak formatowanie JSON.

Aby mieć pewność, że model LLM nigdy nie przypisze do danych wyjściowych etykiety FAIL.

Aby umożliwić sędziemu wybór zwycięzcy spośród 2 odpowiedzi, co jest często bardziej spójne niż przyznawanie oceny bezwzględnej.

Dlaczego podczas konfigurowania modelu oceniającego należy ustawić temperaturę na `0`?

Więcej informacji, aby umożliwić sędziemu generowanie dłuższych, szczegółowych uzasadnień.

W przypadku kosztu, aby obniżyć koszt sędziego przez użycie mniejszej liczby tokenów.

Aby zapewnić spójność, tak aby oceniający za każdym razem podawał tę samą odpowiedź na to samo pytanie.

Aby zmaksymalizować kreatywność ocen sędziego.

Co oznacza przetrenowanie w potoku oceny?

Gdy prompt zostanie zmodyfikowany w taki sposób, aby przekazywać określone dopasowanie, ale nie będzie można go uogólnić na nowe, niewidziane dane.

Gdy sędzia działa zbyt wolno w CI/CD.

Gdy korzystasz zarówno z testów opartych na regułach, jak i z ocen AI.

Gdy sędzia jest skonfigurowany z zbyt niską temperaturą lub innymi zbyt wysokimi ustawieniami.

Do czego służy technika bootstrapingu?

Aby losowo ponownie pobrać próbki ze zbioru danych dotyczącego dopasowania i sprawdzić, jak wrażliwa jest ocena sędziego.

Generowanie dużej liczby syntetycznych danych wejściowych użytkownika za pomocą mniejszego modelu.

automatycznie naprawiać błędy w kodzie aplikacji.

Wdrożenie schematu JSON dla wszystkich danych wejściowych i wyjściowych oceniającego.

Jakiego wskaźnika używa się do pomiaru „zgodności wykraczającej poza przypadek” między ekspertami lub między sędzią a człowiekiem?

Dokładność

Precyzja

Wynik Kappa

Wynik F₁

Dlaczego podczas oceny toksyczności ważniejsze jest przypomnienie niż precyzja?

Dzieje się tak, ponieważ w tym konkretnym kontekście toksyczne dane wyjściowe należą do klasy negatywnej.

Dlatego ważniejsze jest wykrywanie wszystkich toksycznych wyników, nawet jeśli niektóre z nich są fałszywie pozytywne, niż pomijanie toksycznych wyników (fałszywie negatywnych).

Wysoka precyzja zapewnia, że sędzia nigdy nie będzie zbyt surowy.

Funkcja przywoływania kosztuje mniej tokenów interfejsu API, więc możesz przeprowadzać więcej ocen.

Czym jest dynamiczny wzorzec rubryki?

System, w którym weryfikatorzy ręcznie oceniają każde wygenerowane dane wyjściowe.

Prompt, który za każdym razem, gdy jest uruchamiany, zmienia losowe zmienne.

Używanie osobnego modelu do przeredagowywania promptu użytkownika, zanim trafi on do oceniającego.

Przekazywanie ciągu znaków, który opisuje dokładne zachowanie lub przypadek brzegowy, na który sędzia powinien zwrócić uwagę w konkretnej próbce.