你能建立 AI 評估嗎？ | AI on Chrome

為什麼直覺不足以評估以 LLM 為基礎的應用程式品質？

因為 LLM 是機率模型，而品質通常是主觀的。

因為 LLM 通常太慢，無法在標準開發環境中測試。

因為 LLM 具有確定性，也就是說，相同的輸入內容一律會產生相同的輸出內容。

因為現代 LLM 的錯誤率為零，因此評估作業是多餘的。

下列何者是 ThemeBuilder 應用程式的規則式評估範例？

判斷口號是否夠吸引目標對象。

確認文字顏色和背景顏色的對比度至少為 4.5:1。

評估配色是否適合高檔牙醫診所。

檢查產生的座右銘是否符合使用者要求，能激勵人心。

相較於逐點評估，逐對評估的主要用途為何？

一次測試兩個輸入內容，降低 API 呼叫成本。

評估 JSON 格式等二進位限制。

確保 LLM 評估人員絕不會將 FAIL 標籤指派給輸出內容。

讓評審從兩個輸出內容中選出優勝者，這通常比給予絕對分數更一致。

設定評估模型時，為什麼要將溫度參數設為 `0`？

如要進一步瞭解，請允許法官生成更長、更詳細的理由。

降低成本：使用較少的權杖，減少評估費用。

為了確保一致性，法官每次都會針對相同輸入內容提供相同答案。

盡量讓評審的評論發揮創意。

評估管道中的過度訓練是什麼意思？

提示經過修改，可傳遞特定對齊方式，但無法將新資料一般化。

當法官在 CI/CD 中執行速度過慢時。

同時使用規則式測試和 AI 評估。

法官的溫度參數設定過低，或有其他設定過高。

啟動程序技術有哪些用途？

隨機重新取樣對齊資料集，檢查評審的分數有多敏感。

使用較小的模型產生大量合成使用者輸入內容。

自動修正應用程式程式碼中的錯誤。

為所有評估員輸入和輸出內容實作 JSON 結構定義。

用來評估人類專家之間或評審與人類之間「超出運氣」一致性的指標為何？

精確度

Kappa 分數

F₁ 分數

評估惡意指數時，為何召回率比精確度更重要？

因為在這個特定情境中，有害輸出內容屬於負類。

因為與錯過有害內容 (偽陰性) 相比，找出所有有害內容 (即使部分為誤判) 更為重要。

因為高精確度可確保評估不會過於嚴格。

因為「回想」功能使用的 API 權杖較少，因此您可以評估更多次。

什麼是動態評分量表模式？

由人工評估人員手動評估每個正式版輸出內容的系統。

每次執行時都會變更隨機變數的提示。

使用其他模型重新撰寫使用者的提示，再傳送給評估人員。

傳遞字串，說明法官應在特定樣本中尋找的確切行為或極端情況。