Kannst du KI-Bewertungen erstellen? | AI on Chrome

Warum reicht es nicht aus, sich auf die Intuition zu verlassen, um die Qualität von LLM-basierten Anwendungen zu messen?

Das liegt daran, dass LLMs probabilistisch sind. Das bedeutet, dass dieselbe Eingabe zu unterschiedlichen Ausgaben führen kann und die Qualität oft subjektiv ist.

LLMs sind in der Regel zu langsam, um in einer Standardentwicklungsumgebung getestet zu werden.

LLMs sind deterministisch, d. h., dieselbe Eingabe führt immer zur selben Ausgabe.

Da moderne LLMs keine Fehler machen, sind Messungen überflüssig.

Welches der folgenden Beispiele ist ein Beispiel für eine regelbasierte Bewertung für die ThemeBuilder-Anwendung?

Entscheiden, ob ein Motto für die Zielgruppe eingängig genug ist.

Prüfen, ob das Kontrastverhältnis zwischen der Text- und der Hintergrundfarbe mindestens 4,5:1 beträgt.

Bewertung, ob eine Farbpalette psychologisch für einen hochwertigen Zahnarzt geeignet ist.

Prüfen, ob das generierte Motto dem vom Nutzer gewünschten inspirierenden Ton entspricht.

Was ist der Hauptzweck der paarweisen Bewertung im Vergleich zur punktweisen Bewertung?

Die Kosten für API-Aufrufe senken, indem zwei Eingaben gleichzeitig getestet werden.

Binäre Einschränkungen wie die JSON-Formatierung auswerten.

So wird sichergestellt, dass das LLM-Bewertungstool einer Ausgabe niemals das Label „FAIL“ zuweist.

So kann der Prüfer einen Gewinner zwischen zwei Ausgaben auswählen, was oft konsistenter ist, als eine absolute Note zu vergeben.

Warum sollte die Temperatur beim Konfigurieren eines Judge-Modells auf `0` gesetzt werden?

Damit der Judge längere, detailliertere Begründungen generieren kann.

Um den Judge kostengünstiger zu machen, indem weniger Tokens verwendet werden.

Um die Selbstkonsistenz zu gewährleisten, damit das Modell bei derselben Eingabe jedes Mal dieselbe Antwort liefert.

Um die Kreativität der Kritikpunkte des Preisrichters zu maximieren.

Was bedeutet es, wenn in Ihrer Auswertungspipeline eine Überanpassung auftritt?

Wenn der Judge-Prompt so geändert wird, dass er eine bestimmte Ausrichtung besteht, kann er nicht auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert werden.

Wenn der Judge zu langsam ist, um in CI/CD ausgeführt zu werden.

Wenn Sie sowohl regelbasierte Tests als auch KI-Bewertungen verwenden.

Wenn der Judge mit einer zu niedrigen Temperatur oder anderen zu hohen Einstellungen konfiguriert ist.

Wofür wird die Bootstrapping-Technik verwendet?

Das Alignment-Dataset wird zufällig neu stichprobenartig erhoben, um zu prüfen, wie sensibel die Bewertung des Richters ist.

Um eine große Menge synthetischer Nutzereingaben mit einem kleineren Modell zu generieren.

Fehler im Code der Anwendung automatisch beheben

Implementieren Sie ein JSON-Schema für alle Judge-Ein- und -Ausgaben.

Welche Metrik wird verwendet, um die „Übereinstimmung über den Zufall hinaus“ zwischen menschlichen Experten oder zwischen einem Richter und einem Menschen zu messen?

Genauigkeit.

Präzision.

Kappa-Wert

F₁-Wert.

Warum hat bei der Bewertung von Toxizität der Recall Vorrang vor der Genauigkeit?

Das liegt daran, dass toxische Ausgaben in diesem speziellen Kontext die negative Klasse sind.

Es ist wichtiger, alle schädlichen Ausgaben zu identifizieren, auch wenn einige falsch positiv sind, als schädliche Ausgaben zu übersehen (falsch negativ).

Eine hohe Präzision sorgt dafür, dass der Richter nie zu streng ist.

Da für Recall weniger API-Tokens benötigt werden, können Sie die Funktion häufiger testen.

Was ist das dynamische Bewertungsschema-Muster?

Ein System, in dem menschliche Prüfer jede Produktionsausgabe manuell bewerten.

Ein Prompt, bei dem sich die Zufallsvariablen bei jeder Ausführung ändern.

Ein separates Modell wird verwendet, um den Prompt des Nutzers umzuschreiben, bevor er an das Judge-Modell gesendet wird.

Für jeden Testlauf wird ein bestimmter String übergeben, der das genaue Verhalten oder den Grenzfall beschreibt, nach dem der Judge in diesem bestimmten Beispiel suchen soll.