Como testar as pistas do LLM de forma eficaz - um guia completo da teoria à prática

I. A causa principal da palavra-chave do teste:

1. O LLM é altamente sensível a sinais, e mudanças sutis no texto podem levar a resultados significativamente diferentes
2. Palavras-chave não testadas podem ser geradas:
   • desinformação
   • Respostas irrelevantes
   • Custos desnecessários de API desperdiçados

Segundo, um processo sistemático de otimização de palavras-chave:

1. fase preparatória
   • Registro de solicitações de LLM com a ferramenta de observação
   • Acompanhe as principais métricas: uso, latência, custo, tempo da primeira resposta, etc.
   • Anomalias de monitoramento: aumento das taxas de erro, aumento repentino dos custos de API, diminuição da satisfação do usuário
2. Processo de teste
   • Criar várias variantes de palavras-chave, usando técnicas como raciocínio em cadeia e vários exemplos
   • Testado com dados reais:
     • Conjuntos de dados de ouro: entradas e saídas esperadas cuidadosamente selecionadas
     • Amostragem de dados de produção: o desafio de refletir melhor os cenários do mundo real
   • Avaliação comparativa dos efeitos de diferentes versões
   • Implementação do programa ideal no ambiente de produção

III. análise aprofundada dos três principais métodos de avaliação:

1. Feedback real do usuário
   • Vantagem: reflete diretamente o uso real do efeito
   • Características: podem ser coletadas por meio de classificações explícitas ou dados comportamentais implícitos
   • Limitações: leva tempo para se desenvolver, o feedback pode ser subjetivo
2. avaliação manual
   • Cenários de aplicação: tarefas subjetivas que exigem julgamento refinado
   • Métodos de avaliação:
     • Julgamento Sim/Não
     • Pontuação de 0 a 10
     • Comparação de testes A/B
   • Limitações: uso intensivo de recursos e difícil de dimensionar
3. Avaliação automatizada do LLM
   • Cenários aplicáveis:
     • Classificação das tarefas
     • Validação de saída estruturada
     • Verificação de restrições
   • Elementos-chave:
     • Controle de qualidade dos próprios prompts de avaliação
     • Fornecer orientação sobre a avaliação usando o aprendizado sem amostras
     • Parâmetro de temperatura definido como 0 para garantir a consistência
   • Pontos fortes: Escalável e eficiente
   • Advertência: possível herança de viés de modelo

IV. Recomendações práticas para uma estrutura de avaliação:

1. Esclarecer as dimensões da avaliação:
   • Precisão: se o problema foi resolvido corretamente
   • Fluência: gramática e naturalidade
   • Relevância: se ela atinge a intenção do usuário
   • Criatividade: imaginação e engajamento
   • Coerência: coordenação com resultados históricos
2. Estratégias de avaliação específicas para diferentes tipos de tarefas:
   • Categoria de suporte técnico: foco na precisão e no profissionalismo na solução de problemas
   • Categoria de redação criativa: foco na originalidade e no tom da marca
   • Tarefas estruturadas: ênfase na formatação e na precisão dos dados

V. Pontos-chave para a otimização contínua:

1. Criar um ciclo de feedback completo
2. Manter uma mentalidade de experimentação iterativa
3. Tomada de decisão orientada por dados
4. Equilíbrio entre o aumento do impacto e o investimento em recursos