Cómo evaluar eficazmente las señales de LLM - Una guía completa de la teoría a la práctica

I. El origen de la palabra clave de la prueba:

1. El LLM es muy sensible a las señales, y cambios sutiles en la formulación pueden dar lugar a resultados muy diferentes.
2. Pueden generarse palabras clave no probadas:
   • desinformación
   • Respuestas irrelevantes
   • Gastos innecesarios de API

En segundo lugar, un proceso sistemático de optimización de las palabras clave:

1. fase preparatoria
   • Registro de solicitudes LLM con la herramienta de observación
   • Seguimiento de las métricas clave: uso, latencia, coste, tiempo de primera respuesta, etc.
   • Seguimiento de anomalías: aumento de los índices de error, incremento repentino de los costes de la API, disminución de la satisfacción de los usuarios
2. Proceso de prueba
   • Crear múltiples variantes de palabras clave, utilizando técnicas como el pensamiento en cadena y los ejemplos múltiples.
   • Probado con datos reales:
     • Conjuntos de datos de oro: entradas cuidadosamente seleccionadas y resultados esperados
     • Muestreo de datos de producción: el reto de reflejar mejor los escenarios reales
   • Evaluación comparativa de los efectos de distintas versiones
   • Despliegue del programa óptimo en el entorno de producción

III. Análisis en profundidad de los tres métodos clave de evaluación:

1. Opiniones reales de los usuarios
   • Ventaja: reflejan directamente el uso real del efecto
   • Características: pueden recopilarse mediante valoraciones explícitas o datos implícitos sobre el comportamiento.
   • Limitaciones: se tarda tiempo en acumular, la opinión puede ser subjetiva
2. evaluación manual
   • Escenarios de aplicación: tareas subjetivas que requieren un juicio preciso
   • Métodos de evaluación:
     • Sí/No juicio
     • Puntuación 0-10
     • Comparación de pruebas A/B
   • Limitaciones: requiere muchos recursos y es difícil de ampliar
3. Evaluación automatizada LLM
   • Escenarios aplicables:
     • Clasificación de las tareas
     • Validación de resultados estructurados
     • Comprobación de restricciones
   • Elementos clave:
     • Control de calidad de las propias instrucciones de evaluación
     • Orientar sobre la evaluación utilizando el aprendizaje sin muestras
     • Parámetro de temperatura ajustado a 0 para garantizar la coherencia
   • Puntos fuertes: escalable y eficiente
   • Advertencia: posible herencia del sesgo del modelo

IV. Recomendaciones prácticas para un marco de evaluación:

1. Aclarar las dimensiones de la evaluación:
   • Precisión: si el problema se ha resuelto correctamente
   • Fluidez: gramática y naturalidad
   • Relevancia: si coincide con la intención del usuario.
   • Creatividad: imaginación y compromiso
   • Coherencia: coordinación con los resultados históricos
2. Estrategias de evaluación específicas para distintos tipos de tareas:
   • Categoría de asistencia técnica: centrada en la precisión y la profesionalidad en la resolución de problemas
   • Categoría de redacción creativa: centrarse en la originalidad y el tono de la marca
   • Tareas estructuradas: énfasis en el formato y la precisión de los datos

V. Puntos clave para la optimización continua:

1. Crear un circuito completo de retroalimentación
2. Mantener una mentalidad de experimentación iterativa
3. Toma de decisiones basada en datos
4. Equilibrio entre la mejora del impacto y la inversión en recursos