Как эффективно тестировать сигналы LLM - полное руководство от теории к практике

I. Первопричина появления тестового слова:

1. LLM очень чувствителен к подсказкам, и тонкие изменения в формулировках могут привести к значительному изменению результатов.
2. Могут быть созданы непроверенные слова-подсказки:
   • дезинформация
   • Неактуальные ответы
   • Лишние затраты на API

Во-вторых, систематический процесс оптимизации слов подсказок:

1. подготовительный этап
   • Регистрация запросов LLM с помощью инструмента наблюдения
   • Отслеживайте ключевые показатели: использование, задержки, стоимость, время первого ответа и т. д.
   • Мониторинг аномалий: увеличение количества ошибок, внезапное увеличение стоимости API, снижение удовлетворенности пользователей
2. Процесс тестирования
   • Придумайте несколько вариантов слов для подсказки, используя такие приемы, как цепное мышление и многочисленные примеры
   • Проверено на реальных данных:
     • Золотые наборы данных: тщательно контролируемые исходные данные и ожидаемые результаты
     • Выборка производственных данных: задача более полного отражения реальных сценариев
   • Сравнительная оценка эффектов различных версий
   • Развертывание оптимальной программы в производственной среде

III. Углубленный анализ трех ключевых методов оценки:

1. Реальные отзывы пользователей
   • Преимущество: непосредственно отражают фактическое использование эффекта
   • Характеристики: могут быть собраны с помощью явных оценок или неявных поведенческих данных
   • Ограничения: требуется время для создания, обратная связь может быть субъективной
2. ручная оценка
   • Сценарии применения: субъективные задачи, требующие тонкой оценки
   • Методы оценки:
     • Да/Нет суждения
     • Баллы 0-10
     • Сравнение A/B-тестов
   • Ограничения: ресурсоемкость и сложность масштабирования
3. Автоматизированная оценка LLM
   • Применимые сценарии:
     • Классификация задач
     • Проверка структурированного вывода
     • Проверка ограничений
   • Ключевые элементы:
     • Контроль качества самих оценочных подсказок
     • Предоставить руководство по оценке с использованием пробного обучения
     • Параметр температуры установлен на 0 для обеспечения согласованности
   • Сильные стороны: масштабируемость и эффективность
   • Предостережение: возможное наследование смещения модели

IV. Практические рекомендации по системе оценки:

1. Уточните параметры оценки:
   • Точность: правильно ли была решена задача
   • Беглость: грамматика и естественность
   • Релевантность: соответствует ли она намерениям пользователя
   • Творчество: воображение и вовлеченность
   • Согласованность: координация с историческими результатами
2. Конкретные стратегии оценки для различных типов заданий:
   • Категория технической поддержки: акцент на точность и профессионализм в решении проблем
   • Категория "Креативное письмо": акцент на оригинальность и фирменный тон
   • Структурированные задания: акцент на форматировании и точности данных

V. Ключевые моменты для непрерывной оптимизации:

1. Создайте полный цикл обратной связи
2. Поддерживайте настрой на итеративные эксперименты
3. Принятие решений на основе данных
4. Баланс между усилением воздействия и инвестированием ресурсов