Puoi creare valutazioni basate sull'AI? | AI on Chrome

Perché l'intuizione non è un modo sufficiente per misurare la qualità delle applicazioni basate su LLM?

Poiché gli LLM sono probabilistici, il che significa che lo stesso input può portare a output diversi e la qualità è spesso soggettiva.

Perché gli LLM sono generalmente troppo lenti per essere testati in un ambiente di sviluppo standard.

Poiché gli LLM sono deterministici, il che significa che lo stesso input porta sempre allo stesso output.

Poiché i moderni LLM hanno tassi di errore pari a zero, le misurazioni sono ridondanti.

Quale dei seguenti è un esempio di valutazione basata su regole per l'applicazione ThemeBuilder?

Decidere se un motto è abbastanza accattivante per il pubblico di destinazione.

Verifica che il rapporto di contrasto tra il colore del testo e quello dello sfondo sia almeno 4,5:1.

Valutare se una tavolozza di colori è psicologicamente appropriata per un dentista di fascia alta.

Verifica che il motto generato corrisponda al tono motivante richiesto dall'utente.

Qual è lo scopo principale dell'utilizzo della valutazione a coppie anziché della valutazione puntuale?

Per ridurre il costo delle chiamate API testando due input contemporaneamente.

Per valutare i vincoli binari come la formattazione JSON.

Per garantire che il giudice LLM non assegni mai l'etichetta FAIL a un output.

Per consentire al giudice di scegliere un vincitore tra due output, il che è spesso più coerente rispetto all'assegnazione di un voto assoluto.

Quando configuri un modello di valutazione, perché devi impostare la temperatura su `0`?

Per consentire al giudice di generare motivazioni più lunghe e dettagliate.

Per rendere il giudice più economico utilizzando meno token.

Per garantire l'autocoerenza, in modo che il giudice fornisca la stessa risposta per lo stesso input ogni volta.

Per massimizzare la creatività delle critiche del giudice.

Che cosa significa overfitting nella pipeline di valutazione?

Quando il prompt del giudice viene modificato per superare un determinato allineamento, non riesce a generalizzare in base a dati nuovi e mai visti.

Quando il giudice è troppo lento per essere eseguito in CI/CD.

Quando utilizzi sia test basati su regole sia valutazioni dell'AI.

Quando il giudice è configurato con una temperatura troppo bassa o altre impostazioni troppo alte.

A cosa serve la tecnica di bootstrapping?

Per ricampionare in modo casuale il set di dati di allineamento e verificare la sensibilità del punteggio del giudice.

Per generare un volume elevato di input utente sintetici utilizzando un modello più piccolo.

Per correggere automaticamente gli errori nel codice dell'applicazione.

Implementare uno schema JSON per tutti gli input e gli output del giudice.

Quale metrica viene utilizzata per misurare la "concordanza oltre la fortuna" tra esperti umani o tra un giudice e un essere umano?

Accuratezza.

Precisione.

Punteggio Kappa

Punteggio F₁.

Quando valuti la tossicità, perché dare la priorità al richiamo rispetto alla precisione?

Perché gli output tossici sono la classe negativa in questo contesto specifico.

Perché è più importante identificare tutti gli output tossici, anche se alcuni sono falsi positivi, piuttosto che non rilevarli (falsi negativi).

Perché l'alta precisione garantisce che il giudice non sia mai troppo severo.

Poiché il richiamo costa meno token API, puoi eseguire più valutazioni.

Che cos'è il pattern della rubrica dinamica?

Un sistema in cui i valutatori umani valutano manualmente ogni output di produzione.

Un prompt che cambia le variabili casuali ogni volta che viene eseguito.

Utilizzo di un modello separato per riscrivere il prompt dell'utente prima che raggiunga il giudice.

Passare una stringa specifica per ogni test case che descriva il comportamento esatto o il caso limite che il giudice deve cercare in quel campione specifico.