Comment tester efficacement les indices du LLM - Un guide complet de la théorie à la pratique

I. La cause première du mot-clé du test :

1. Le LLM est très sensible aux indices, et des changements subtils dans la formulation peuvent conduire à des résultats très différents.
2. Des mots-clés non testés peuvent être générés :
   • désinformation
   • Réponses non pertinentes
   • Coûts inutiles de l'API

Deuxièmement, un processus systématique d'optimisation des mots repères :

1. phase préparatoire
   • Enregistrement des demandes de LLM avec l'outil d'observation
   • Suivre les indicateurs clés : utilisation, latence, coût, temps de réponse, etc.
   • Anomalies de surveillance : augmentation des taux d'erreur, augmentation soudaine des coûts de l'API, diminution de la satisfaction des utilisateurs.
2. Processus de test
   • Créer de multiples variantes de mots-clés, en utilisant des techniques telles que le raisonnement en chaîne et les exemples multiples.
   • Testé à l'aide de données réelles :
     • Des ensembles de données en or : des données d'entrée soigneusement sélectionnées et des résultats attendus
     • Échantillonnage des données de production : le défi de mieux refléter les scénarios réels
   • Évaluation comparative des effets des différentes versions
   • Déploiement du programme optimal dans l'environnement de production

III. une analyse approfondie des trois principales méthodes d'évaluation :

1. Un véritable retour d'information de la part des utilisateurs
   • Avantage : reflète directement l'utilisation réelle de l'effet
   • Caractéristiques : elles peuvent être collectées par le biais d'évaluations explicites ou de données comportementales implicites.
   • Limites : le développement prend du temps, le retour d'information peut être subjectif.
2. évaluation manuelle
   • Scénarios d'application : tâches subjectives nécessitant un jugement fin
   • Méthodes d'évaluation :
     • Oui/Non jugement
     • Score 0-10
     • Comparaison des tests A/B
   • Limites : nécessite beaucoup de ressources et est difficile à mettre à l'échelle
3. Évaluation automatisée du LLM
   • Scénarios applicables :
     • Classification des tâches
     • Validation des sorties structurées
     • Contrôle des contraintes
   • Éléments clés :
     • Contrôle de la qualité des messages-guides d'évaluation eux-mêmes
     • Fournir des conseils sur l'évaluation à l'aide de l'apprentissage par échantillonnage
     • Paramètre de température fixé à 0 pour assurer la cohérence
   • Points forts : évolutif et efficace
   • Mise en garde : possibilité d'hériter d'un modèle biaisé

IV. recommandations pratiques pour un cadre d'évaluation :

1. Clarifier les dimensions de l'évaluation :
   • Précision : le problème a-t-il été résolu correctement ?
   • Fluidité : grammaire et naturel
   • Pertinence : si elle correspond à l'intention de l'utilisateur
   • Créativité : imagination et engagement
   • Cohérence : coordination avec les résultats historiques
2. Stratégies d'évaluation spécifiques pour différents types de tâches :
   • Catégorie assistance technique : accent mis sur la précision et le professionnalisme dans la résolution des problèmes
   • Catégorie "Création littéraire" : l'accent est mis sur l'originalité et le ton de la marque
   • Tâches structurées : l'accent est mis sur le formatage et l'exactitude des données

V. Points clés pour une optimisation continue :

1. Créer une boucle de rétroaction complète
2. Maintenir un état d'esprit d'expérimentation itérative
3. Prise de décision fondée sur des données
4. Équilibrer l'amélioration de l'impact et l'investissement dans les ressources