Bạn có thể tạo bản đánh giá AI không? | AI on Chrome

Tại sao trực giác không phải là cách đo lường đủ để đánh giá chất lượng của các ứng dụng dựa trên LLM?

Vì LLM mang tính xác suất, tức là cùng một dữ liệu đầu vào có thể dẫn đến nhiều dữ liệu đầu ra và chất lượng thường mang tính chủ quan.

Vì LLM thường quá chậm để được kiểm thử trong môi trường phát triển tiêu chuẩn.

Vì LLM mang tính xác định, tức là cùng một dữ liệu đầu vào luôn dẫn đến cùng một dữ liệu đầu ra.

Vì các LLM hiện đại có tỷ lệ lỗi bằng 0, nên việc đo lường là không cần thiết.

Đâu là ví dụ về hoạt động đánh giá dựa trên quy tắc cho ứng dụng ThemeBuilder?

Quyết định xem khẩu hiệu có đủ hấp dẫn đối với đối tượng mục tiêu hay không.

Xác minh rằng tỷ lệ tương phản giữa màu văn bản và màu nền tối thiểu là 4,5:1.

Đánh giá xem bảng màu có phù hợp về mặt tâm lý đối với một nha sĩ cao cấp hay không.

Kiểm tra xem khẩu hiệu được tạo có phù hợp với giọng điệu truyền cảm hứng mà người dùng yêu cầu hay không.

Mục đích chính của việc sử dụng phương pháp đánh giá theo cặp thay vì đánh giá theo điểm là gì?

Để giảm chi phí cho các lệnh gọi API bằng cách kiểm thử 2 đầu vào cùng một lúc.

Để đánh giá các ràng buộc nhị phân như định dạng JSON.

Để đảm bảo rằng chương trình đánh giá LLM không bao giờ chỉ định nhãn THẤT BẠI cho một đầu ra.

Để cho phép giám khảo chọn ra người chiến thắng giữa hai kết quả, điều này thường nhất quán hơn so với việc đưa ra điểm số tuyệt đối.

Khi định cấu hình một mô hình đánh giá, tại sao bạn nên đặt nhiệt độ thành `0`?

Để cho phép người đánh giá tạo ra những lý do dài hơn và chi tiết hơn.

Để giảm chi phí cho chương trình đánh giá bằng cách sử dụng ít mã thông báo hơn.

Để đảm bảo tính nhất quán, tức là giám khảo sẽ đưa ra cùng một câu trả lời cho cùng một câu hỏi đầu vào mỗi lần.

Để tối đa hoá tính sáng tạo trong lời phê bình của giám khảo.

Quá khớp có nghĩa là gì trong quy trình đánh giá?

Khi câu lệnh của người đánh giá được sửa đổi để đạt được một sự liên kết nhất định, thì câu lệnh đó sẽ không thể khái quát hoá cho dữ liệu mới, chưa từng thấy.

Khi chương trình chấm quá chậm để chạy trong CI/CD.

Khi bạn sử dụng cả kiểm thử dựa trên quy tắc và đánh giá bằng AI.

Khi giám khảo được thiết lập với nhiệt độ quá thấp hoặc các chế độ cài đặt khác quá cao.

Kỹ thuật khởi động dùng để làm gì?

Để lấy mẫu lại ngẫu nhiên tập dữ liệu căn chỉnh nhằm kiểm tra mức độ nhạy cảm của điểm số do người đánh giá đưa ra.

Tạo một lượng lớn hoạt động đầu vào giả tạo của người dùng bằng một mô hình nhỏ hơn.

Để tự động sửa lỗi trong mã của ứng dụng.

Để triển khai một giản đồ JSON cho tất cả đầu vào và đầu ra của chương trình chấm điểm.

Chỉ số nào được dùng để đo lường "mức độ nhất trí vượt quá mức ngẫu nhiên" giữa các chuyên gia là con người hoặc giữa một giám khảo và một người dùng?

Độ chính xác.

Chính xác.

Điểm Kappa

Điểm F₁.

Khi đánh giá mức độ độc hại, tại sao nên ưu tiên độ thu hồi hơn độ chính xác?

Vì đầu ra độc hại là lớp tiêu cực trong ngữ cảnh cụ thể này.

Vì việc xác định tất cả kết quả độc hại (ngay cả khi một số kết quả là dương tính giả) quan trọng hơn việc bỏ sót kết quả độc hại (âm tính giả).

Vì độ chính xác cao đảm bảo rằng giám khảo không bao giờ quá khắt khe.

Vì chỉ số nhớ lại tốn ít mã thông báo API hơn, nên bạn có thể đánh giá nhiều lần hơn.

Mẫu tiêu chí chấm điểm linh hoạt là gì?

Một hệ thống mà người đánh giá thủ công sẽ chấm điểm từng kết quả đầu ra.

Một câu lệnh thay đổi các biến ngẫu nhiên mỗi khi được chạy.

Sử dụng một mô hình riêng để viết lại câu lệnh của người dùng trước khi câu lệnh đó đến được với mô hình đánh giá.

Truyền một chuỗi cụ thể cho mỗi trường hợp kiểm thử để mô tả chính xác hành vi hoặc trường hợp đặc biệt mà giám khảo nên tìm trong mẫu cụ thể đó.