Q: How do I surface problematic traces for review beyond user feedback? – Hamel’s Blog - Hamel Husain
Статья из FAQ по оценке LLM описывает три подхода к поиску проблемных трейсов помимо пользовательской обратной связи. Первый — случайная выборка трейсов с последующим стресс-тестированием. Второй — использование существующих eval'ов для первичного скрининга с переходом к анализу ошибок. Третий — продвинутые стратегии сэмплирования: обнаружение выбросов, сортировка по метрикам и стратифицированная выборка для нахождения интересных трейсов.
While user feedback is a good way to narrow in on problematic traces, other methods are also useful. Here are three complementary approaches:
Хотя обратная связь от пользователей — хороший способ выявить проблемные трейсы, существуют и другие полезные методы. Вот три дополняющих друг друга подхода:
Start with random sampling
Начните со случайной выборки
The simplest approach is reviewing a random sample of traces. If you find few issues, escalate to stress testing: create queries that deliberately test your prompt constraints to see if the AI follows your rules.
Самый простой подход — просмотр случайной выборки трейсов. Если проблем обнаруживается мало, переходите к стресс-тестированию: создавайте запросы, которые намеренно проверяют ограничения вашего промпта, чтобы убедиться, что ИИ следует вашим правилам.
Use evals for initial screening
Используйте eval'ы для первичного скрининга
Use existing evals to find problematic traces and potential issues. Once you’ve identified these, you can proceed with the typical evaluation process starting with error analysis.
Используйте существующие eval'ы для поиска проблемных трейсов и потенциальных проблем. Обнаружив их, вы можете перейти к стандартному процессу оценки, начав с анализа ошибок.
Leverage efficient sampling strategies
Используйте эффективные стратегии сэмплирования
For more sophisticated trace discovery, use outlier detection, metric-based sorting, and stratified sampling to find interesting traces. Generic metrics can serve as exploration signals to identify traces worth reviewing, even if they don’t directly measure quality.
Для более продвинутого поиска трейсов используйте обнаружение выбросов, сортировку по метрикам и стратифицированную выборку, чтобы находить интересные трейсы. Обобщённые метрики могут служить сигналами для исследования и помогать выявлять трейсы, достойные изучения, даже если они не измеряют качество напрямую.
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 FAQ по оценке ИИ, коллекции распространённых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Смотреть все FAQ или вернуться на главную.