Yapay zeka değerlendirmeleri oluşturabilir misiniz? | AI on Chrome

Sezgi, LLM tabanlı uygulamaların kalitesini ölçmek için neden yetersiz bir yöntemdir?

Bunun nedeni, LLM'lerin olasılıksal olmasıdır. Yani aynı giriş farklı çıkışlara yol açabilir ve kalite genellikle özneldir.

Çünkü LLM'ler genellikle standart bir geliştirme ortamında test edilemeyecek kadar yavaştır.

Bunun nedeni, LLM'lerin deterministik olmasıdır. Yani aynı giriş her zaman aynı çıkışa yol açar.

Çünkü modern LLM'lerin hata oranı sıfırdır ve bu nedenle ölçümler gereksizdir.

Aşağıdakilerden hangisi ThemeBuilder uygulaması için kurala dayalı değerlendirme örneğidir?

Bir sloganın hedef kitle için yeterince akılda kalıcı olup olmadığına karar verme

Metin rengi ile arka plan rengi arasındaki kontrast oranının en az 4,5:1 olduğunu doğrulayın.

Bir renk paletinin üst düzey bir diş hekimi için psikolojik olarak uygun olup olmadığını değerlendirme.

Oluşturulan mottonun, kullanıcının istediği ilham verici üsluba uygun olup olmadığını kontrol etme

Çiftli değerlendirme yerine noktasal değerlendirme kullanmanın temel amacı nedir?

İki girişi aynı anda test ederek API çağrılarının maliyetini düşürmek için.

JSON biçimlendirme gibi ikili kısıtlamaları değerlendirmek için.

LLM hakeminin hiçbir zaman bir çıktıya BAŞARISIZ etiketi atamamasını sağlamak için.

Hakemin iki çıktı arasından bir kazanan seçmesine olanak tanımak (bu genellikle mutlak bir not vermekten daha tutarlıdır).

Bir değerlendirme modeli yapılandırırken sıcaklığı neden `0` olarak ayarlamanız gerekir?

Hakimin daha uzun ve ayrıntılı gerekçeler oluşturmasına izin vermek için.

Daha az jeton kullanarak yargıcı daha ucuz hale getirmek için.

Tutarlılığı sağlamak için yargıç, aynı giriş için her seferinde aynı yanıtı verir.

Hakemlerin eleştirilerinin yaratıcılığını en üst düzeye çıkarmak için.

Değerlendirme ardışık düzeninizde aşırı uyum ne anlama gelir?

Hakem istemi, belirli bir hizalamayı geçecek şekilde değiştirildiğinde yeni ve görünmeyen verilerde genelleme yapamaz.

Hakem, CI/CD'de çalışmak için çok yavaş olduğunda.

Hem kural tabanlı testleri hem de yapay zeka değerlendirmelerini kullandığınızda

Değerlendirici, çok düşük bir sıcaklık veya çok yüksek diğer ayarlarla yapılandırıldığında.

Önyükleme tekniği ne için kullanılır?

Hakimin puanının ne kadar hassas olduğunu kontrol etmek için hizalama veri kümesini rastgele yeniden örneklemek üzere kullanılır.

Daha küçük bir model kullanarak büyük hacimli sentetik kullanıcı girişi oluşturmak için.

Uygulamanın kodundaki hataları otomatik olarak düzeltmek için.

Tüm hakem girişleri ve çıkışları için bir JSON şeması uygulamak.

İnsan uzmanlar arasında veya bir hakim ile bir insan arasında "şansın ötesinde anlaşma"yı ölçmek için hangi metrik kullanılır?

Doğruluk.

Kappa puanı

F₁ puanı.

Toksisite değerlendirilirken neden duyarlılığa kesinlikten daha fazla öncelik verilir?

Çünkü bu bağlamda zararlı çıktılar negatif sınıftır.

Çünkü bazıları yanlış pozitif olsa bile tüm zararlı çıkışları belirlemek, zararlı çıkışları kaçırmaktan (yanlış negatifler) daha önemlidir.

Çünkü yüksek hassasiyet, hakimin hiçbir zaman çok katı olmamasını sağlar.

Geri çağırma işlemi daha az API jetonu kullandığından daha fazla değerlendirme yapabilirsiniz.

Dinamik puan anahtarı kalıbı nedir?

İnsan değerlendiricilerin her üretim çıktısını manuel olarak derecelendirdiği bir sistem.

Her çalıştırıldığında rastgele değişkenleri değiştiren bir istem.

Kullanıcının istemini yargıca ulaşmadan önce yeniden yazmak için ayrı bir model kullanma.

Hakemin söz konusu örnekte arayacağı tam davranışı veya uç durumu açıklayan belirli bir dizeyi her test durumu için iletme.