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.
Хотя обратная связь от пользователей — хороший способ выявить проблемные трейсы, существуют и другие полезные методы. Вот три дополняющих друг друга подхода:
Начните со случайной выборки
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.
Используйте eval'ы для первичного скрининга
Используйте существующие eval'ы для поиска проблемных трейсов и потенциальных проблем. Обнаружив их, вы можете перейти к стандартному процессу оценки, начав с анализа ошибок.
Используйте эффективные стратегии сэмплирования
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.
Эта статья — часть нашего FAQ по оценке ИИ, коллекции распространённых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Смотреть все FAQ или вернуться на главную.