Wie man LLM-Hinweise effektiv testet - ein vollständiger Leitfaden von der Theorie bis zur Praxis

I. Die Grundursache des Teststichworts:

1. LLM reagiert sehr empfindlich auf Anhaltspunkte, und subtile Änderungen in der Formulierung können zu deutlich unterschiedlichen Ergebnissen führen
2. Es können ungeprüfte Schlagwörter erzeugt werden:
   • Fehlinformationen
   • Irrelevante Antworten
   • Unnötig verschwendete API-Kosten

Zweitens, eine systematische Optimierung der Stichworte:

1. Vorbereitungsphase
   • Protokollierung von LLM-Anfragen mit dem Beobachtungswerkzeug
   • Verfolgen Sie wichtige Kennzahlen: Nutzung, Latenz, Kosten, erste Antwortzeit usw.
   • Überwachung von Anomalien: erhöhte Fehlerraten, plötzlicher Anstieg der API-Kosten, geringere Nutzerzufriedenheit
2. Prüfverfahren
   • Erstellen mehrerer Stichwortvarianten unter Verwendung von Techniken wie Kettendenken und mehreren Beispielen
   • Getestet mit echten Daten:
     • Goldene Datensätze: sorgfältig kuratierte Inputs und erwartete Outputs
     • Stichproben von Produktionsdaten: die Herausforderung, realen Szenarien besser gerecht zu werden
   • Vergleichende Bewertung der Auswirkungen der verschiedenen Versionen
   • Bereitstellung des optimalen Programms für die Produktionsumgebung

III. eingehende Analyse der drei wichtigsten Bewertungsmethoden:

1. Echtes Benutzer-Feedback
   • Vorteil: spiegelt direkt die tatsächliche Nutzung des Effekts wider
   • Merkmale: können durch explizite Bewertungen oder implizite Verhaltensdaten erhoben werden
   • Einschränkungen: Es dauert eine gewisse Zeit, bis es aufgebaut ist, das Feedback kann subjektiv sein.
2. manuelle Bewertung
   • Anwendungsszenarien: subjektive Aufgaben, die eine feinkörnige Beurteilung erfordern
   • Bewertungsmethoden:
     • Ja/Nein-Urteil
     • Punktzahl 0-10
     • A/B-Test-Vergleich
   • Beschränkungen: ressourcenintensiv und schwer zu skalieren
3. Automatisierte LLM-Bewertung
   • Anwendbare Szenarien:
     • Klassifizierung der Aufgaben
     • Validierung der strukturierten Ausgabe
     • Überprüfung der Einschränkungen
   • Schlüsselelemente:
     • Qualitätskontrolle der Bewertungsaufforderungen selbst
     • Anleitung zur Bewertung anhand von Lernbeispielen geben
     • Temperaturparameter auf 0 gesetzt, um Konsistenz zu gewährleisten
   • Stärken: Skalierbar und effizient
   • Vorbehalt: mögliche Vererbung von Modellverzerrungen

IV. praktische Empfehlungen für einen Bewertungsrahmen:

1. Klären Sie die Bewertungsdimensionen:
   • Genauigkeit: ob die Aufgabe richtig gelöst wurde
   • Geläufigkeit: Grammatik und Natürlichkeit
   • Relevanz: ob es die Absicht des Nutzers trifft
   • Kreativität: Phantasie und Engagement
   • Kohärenz: Abstimmung mit historischen Ergebnissen
2. Spezifische Bewertungsstrategien für verschiedene Aufgabentypen:
   • Kategorie Technischer Support: Schwerpunkt auf Genauigkeit und Professionalität bei der Problemlösung
   • Kategorie Kreatives Schreiben: Fokus auf Originalität und Markenton
   • Strukturierte Aufgaben: Schwerpunkt auf Formatierung und Datengenauigkeit

V. Eckpunkte für eine kontinuierliche Optimierung:

1. Schaffung einer vollständigen Feedbackschleife
2. Beibehaltung einer Denkweise des iterativen Experimentierens
3. Datengesteuerte Entscheidungsfindung
4. Gleichgewicht zwischen Wirkungssteigerung und Ressourceninvestition