Q: What are LLM Evals? – Hamel’s Blog - Hamel Husain
Это вводный материал из FAQ Хамеля Хусейна об оценке LLM (LLM evals), посвящённый именно продуктовым оценкам, а не бенчмаркам базовых моделей. Автор отсылает к трём своим статьям: «Your AI Product Needs Eval» — о трёх уровнях оценки (юнит-тесты, оценка человеком и моделью, A/B-тестирование) на примере риелторского AI-ассистента Lucy; «Creating a LLM-as-a-Judge That Drives Business Results» — пошаговый процесс построения LLM-судьи через привлечение профильного эксперта и анализ ошибок; и «A Field Guide to Rapidly Improving AI Products». Ключевые идеи: анализ ошибок выявляет улучшения с наибольшим ROI, простой просмотрщик данных — важнейшая инвестиция, а дорожная карта AI-продукта должна измеряться экспериментами, а не функциями.
If you are completely new to product-specific LLM evals (not foundation model benchmarks), see these posts: part 1, part 2 and part 3. Otherwise, keep reading.
Если вы совсем не знакомы с продуктовыми оценками LLM (а не с бенчмарками базовых моделей), посмотрите эти посты: часть 1, часть 2 и часть 3. В противном случае читайте дальше.
Contents:
Содержание:
- Level 1: Unit Tests
- Level 2: Human & Model Eval
- Level 3: A/B Testing
- Evaluating RAG
- Fine-Tuning
- Data Synthesis & Curation
- Debugging
Мотивация Быстрое итерирование == Успех Кейс: Lucy, AI-ассистент в сфере недвижимости Типы оценки Уровень 1: Юнит-тесты Уровень 2: Оценка человеком и моделью Уровень 3: A/B-тестирование Оценка RAG Системы оценки бесплатно открывают суперспособности Дообучение Синтез и подготовка данных Отладка
Contents:
Содержание:
Проблема: AI-команды тонут в данных Шаг 1: Найдите главного профильного эксперта Шаг 2: Создайте набор данных Шаг 3: Направьте профильного эксперта выносить вердикты «прошёл/не прошёл» с критическими замечаниями Шаг 4: Исправьте ошибки Шаг 5: Постройте свой LLM-судью итеративно Шаг 6: Проведите анализ ошибок Шаг 7: Создайте более специализированных LLM-судей (при необходимости) Краткий обзор «теневого критикования» (critique shadowing) Ресурсы
Contents:
Содержание:
Как анализ ошибок стабильно выявляет улучшения с наибольшим ROI Почему простой просмотрщик данных — ваша важнейшая инвестиция в AI Как дать возможность улучшать ваш AI профильным экспертам (а не только инженерам) Почему синтетические данные эффективнее, чем вы думаете Как сохранять доверие к вашей системе оценки Почему ваша дорожная карта по AI должна считать эксперименты, а не функции
This article is part of our AI Evals FAQ, a collection of common questions (and answers) about LLM evaluation. View all FAQs or return to the homepage.
Эта статья — часть нашего AI Evals FAQ, сборника частых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Посмотреть все вопросы или вернуться на главную.