LLM'nin büyüsü bizi testleri atlamaya teşvik edebilir ancak değerlendirmeler, güvenle yayın yapmanın anahtarıdır.
Web tabanlı bir tema oluşturucu için prototip oluşturduğunuzu düşünün. Eğlenceli bir araçtır: Web uygulamasında kullanıcılar şirket adı ve açıklaması, hedef kitle, üslup ve ruh hali girer. Ön uç, bunu sunucunuza gönderir. Sunucunuz, beklenen üslup ve ruh haline uygun yaratıcı bir slogan ve markayla uyumlu, erişilebilir bir renk paleti oluşturmak için büyük dil modeli (LLM) kullanır. Bu verileri küçük bir JSON nesnesi olarak döndürür.
Bu uygulamaya ThemeBuilder adını vereceğiz.
Bir temel LLM seçip istemi tekrarlarsınız. Şirket içi tasarımcınız renk paletlerini beğeniyor ve sloganlar akılda kalıcı.
Şimdi aşağıdaki soruları yanıtlayın:
- Üretime hazır mı? Uygulamanızın çıkış kalitesinin yeterince tutarlı olup olmadığını bilmiyorsunuz. Bazı dahili test kullanıcıları, bozuk paletler veya marka dışı sloganlar bildiriyor. Bir sorunu düzelttiğinizde iki hata daha ortaya çıkıyor.
- Modelleri değiştirebilir miyim? Gecikmeyi azaltmak için aynı LLM'nin en son sürümüne yükseltmek veya maliyetleri düşürmek için yönetilen bir hizmetten kendi kendine barındırılan bir modele geçmek isteyebilirsiniz. Bunun uygulamanızın çıkışını iyileştirip iyileştirmeyeceğini bilmiyorsunuz ve gerilemeleri test etmenin bir yolu yok.
- Kargolamak güvenli mi? Bir kullanıcı, bir kez zararlı bir çıkış bildirdi ancak bunu yeniden üretemiyorsunuz. Bu bir tesadüf mü yoksa lansmanı engellemeli misiniz?
Ekibiniz, LLM'nin çıkış kalitesi çok fazla değiştiği için lansmanı durdurur. Testler olmadan gönderim yapma konusunda güven oluşturmak zordur.
Neden test etmek yerine tahmin ediyorsunuz?
Yapay zekayla ilk kez içerik oluştururken birkaç çıktıya bakıp bunların iyi olduğuna karar vererek devam etmek cazip gelebilir. Neden ölçümler ve veriler yerine sezgilerinize güveniyor olabilirsiniz?
Bunun nedeni, LLM'lerin deterministik değil, olasılıksal olmasıdır. Bu nedenle, aynı şirket adını, açıklamasını, kitlesini ve üslubunu sağladığınızda bile ThemeBuilder farklı bir slogan ve renk paleti oluşturabilir.
Akılda kalıcı bir slogan veya markaya uygun bir renk paleti için tek bir doğru cevap yoktur.
LLM'nin yaratıcılığı mükemmel. Ancak nondeterminizm, mühendislik fikriyle çelişiyor gibi görünüyor. Bu nedenle, LLM tabanlı uygulamaların muhtemelen test edilemez olduğu sonucuna varabilirsiniz.
Değerlendirmelerden yardım alma
LLM dünyasında geliştirme en iyi uygulamaları geçerliliğini korur. LLM tabanlı uygulamalarımızı test edebiliriz ve test etmeliyiz. Sadece farklı tekniklere ihtiyacımız var. Bu tekniklere değerlendirmeler veya kısaca değerlendirme adı verilir. Değerlendirmeler yeni iş akışları içerir ancak mevcut test uzmanlığınız doğrudan mükemmel değerlendirmeler oluşturmaya aktarılır.
Değerlendirmeler, yapay zeka özellikleriniz için yapılan testlerdir. Bu testler, önemli bir geri bildirim döngüsü oluşturmanıza yardımcı olur: Sağlam bir değerlendirme ardışık düzeni oluşturursanız LLM tabanlı özellikleriniz kullanıcılarınız için iyi çalışır. Ardından ekibiniz, özelliklerinizi güvenle yayınlayabilir.
Büyük dil modelleriyle geliştirme yapıyorsanız sağlam değerlendirmeler uygulamayı öğrenmek, zamanınızı en iyi şekilde kullanmanın yollarından biridir.
Şimdi değerlendirmeler hakkında bilgi edinin.