ارزیابی آنلاین LLM: کیفیت را قبل از تغییر مسیرهایی که به کاربران آسیب می‌رسانند، نظارت کنید

ارزیابی آنلاین LLM روشی است که تیم‌های تولید هوش مصنوعی با استفاده از آن تغییرات کیفیت را پس از شروع ارسال درخواست‌های واقعی توسط کاربران واقعی شناسایی می‌کنند. هزینه، تأخیر و نرخ خطا ممکن است سالم به نظر برسند در حالی که کیفیت پاسخ‌ها به طور نامحسوس بدتر می‌شود. ارزیابی این نقطه کور را پوشش می‌دهد.

این موضوع برای هر تیمی که ترافیک هوش مصنوعی را بین مدل‌ها هدایت می‌کند اهمیت دارد. یک مدل ارزان‌تر ممکن است یک مجموعه تست کوچک را بگذراند و همچنان در موارد خاص عملکرد ضعیفی داشته باشد. یک مسیر سریع‌تر ممکن است برای خلاصه‌ها مناسب باشد اما در استدلال ضعیف عمل کند. یک درخواست جدید ممکن است تعداد توکن‌ها را کاهش دهد اما پاسخ‌های پشتیبانی را کمتر مفید کند. بدون یک سیگنال کیفیت آنلاین، تیم‌ها فقط از طریق شکایات مشتریان این معاوضه‌ها را کشف می‌کنند.

ShareAI به مشتریان و توسعه‌دهندگان یک API برای بیش از 150 مدل، دیدگاه بازار، مسیریابی هوشمند، پشتیبانی از خرابی و ردیابی استفاده ارائه می‌دهد. ارزیابی آنلاین به تیم‌ها کمک می‌کند تصمیم بگیرند که آیا یک مسیر واقعاً بهتر است، نه فقط ارزان‌تر یا سریع‌تر.

چرا ارزیابی آنلاین LLM باید در کنار هزینه و تأخیر باشد

جمع‌آوری معیارهای عملیاتی آسان است. یک درخواست دارای تأخیر است. یک تماس مدل دارای استفاده از توکن است. یک مسیر ارائه‌دهنده ناموفق یک خطا بازمی‌گرداند. کیفیت سخت‌تر است زیرا برنامه باید تعریف کند که خوب به چه معناست.

برای یک ربات پشتیبانی، کیفیت ممکن است به معنای پاسخ‌های دقیق، مستند، ایمن از نظر سیاست که مشکل را حل می‌کنند باشد. برای یک دستیار کدنویسی، ممکن است به معنای گذراندن تست‌ها و مطابقت پچ با مشخصات باشد. برای یک جریان کاری سند، ممکن است به معنای صحیح بودن و قالب‌بندی یکسان فیلدهای استخراج‌شده باشد.

ارزیابی آنلاین LLM این تعریف را به یک سیگنال نمونه‌برداری شده تولیدی تبدیل می‌کند. تیم خروجی‌های واقعی را امتیازدهی می‌کند، آن‌ها را در طول زمان مقایسه می‌کند و به دنبال کاهش کیفیت در مدل، مسیر، نسخه درخواست، بخش مشتری یا ویژگی می‌گردد.

ارزیابی آفلاین ضروری است اما کافی نیست

ارزیابی آفلاین یک مجموعه تست ثابت را قبل از استقرار بررسی می‌کند. این مفید است زیرا موارد شکست شناخته‌شده را قبل از اعمال تغییرات شناسایی می‌کند. اما ترافیک تولید تغییر می‌کند. کاربران سوالات غیرمنتظره می‌پرسند. ورودی‌ها تغییر می‌کنند. مدل‌ها و ارائه‌دهندگان رفتار خود را در طول زمان تغییر می‌دهند.

ارزیابی آنلاین تست‌های آفلاین را با نمونه‌برداری از درخواست‌های زنده پس از استقرار تکمیل می‌کند. این می‌تواند مواردی را که مجموعه تست شما از دست داده است شناسایی کند و کمک کند تأیید کنید که آیا تغییر مسیر کیفیت را در محدوده قابل قبول نگه داشته است یا خیر.

اوپن‌ای‌آی چارچوب Evals یک مثال عمومی از الگوی گسترده‌تر ارزیابی است: تعریف وظیفه، امتیازدهی به خروجی‌ها و استفاده از نتایج برای درک رفتار مدل یا سیستم. در تولید، تیم‌ها اغلب امتیازدهی خودکار را با بررسی انسانی و داده‌های نتیجه در سطح برنامه ترکیب می‌کنند.

چه چیزی را در ارزیابی آنلاین LLM اندازه‌گیری کنیم

• کیفیت پاسخ: مفید بودن، درستی، مرتبط بودن یا امتیاز معیار.
• پایه‌گذاری: اینکه آیا پاسخ به زمینه یا منابع تایید شده پایبند است.
• رعایت قالب: اینکه آیا پاسخ از JSON، جدول، لحن یا طول مورد نیاز پیروی می‌کند.
• ایمنی و تطابق با سیاست: اینکه آیا پاسخ از خروجی‌های ممنوع یا خطرناک اجتناب می‌کند.
• نتیجه کسب‌وکار: حل شدن درخواست، تایید صلاحیت مشتری، پردازش سند، پذیرش گزارش یا تکمیل جریان کاری.
• اقتصاد مسیر: توکن‌ها، هزینه، تأخیر، فراوانی خرابی و دسترسی مدل.

بهترین برنامه‌ها یک امتیاز را به عنوان حقیقت مطلق در نظر نمی‌گیرند. امتیازات LLM-as-judge می‌توانند مفید باشند، اما تخمینی هستند. تیم‌ها باید آن‌ها را با بررسی انسانی تنظیم کنند و به جای واکنش بیش از حد به یک پاسخ امتیازدهی شده، روندها را زیر نظر داشته باشند.

نحوه تطابق ShareAI با تصمیمات کیفیت مدل

ShareAI به تیم‌ها کمک می‌کند تا ترافیک مدل را از طریق یک API واحد مقایسه و هدایت کنند. این امر ارزیابی را مفیدتر می‌کند زیرا تیم می‌تواند مسیرها را بدون بازسازی هر یک از ادغام‌ها مقایسه کند.

یک تیم ممکن است یک مدل کم‌هزینه‌تر را برای خلاصه‌های معمولی آزمایش کند، یک مدل قوی‌تر را برای پاسخ‌های پرخطر نگه دارد و از انتقال اضطراری استفاده کند زمانی که یک مسیر خراب می‌شود. با بازار مدل ShareAI, ، تیم‌ها می‌توانند گزینه‌های مدل را مقایسه کنند. با زمین بازی, ، آن‌ها می‌توانند رفتار را قبل از تعهد به یک مسیر آزمایش کنند.

برای سازندگان، ارزیابی آنلاین همچنین می‌تواند از درآمدزایی محافظت کند. اگر یک ویژگی هوش مصنوعی از طریق ShareAI مسیر‌یابی شود و مشتریان بر اساس استفاده هزینه پرداخت کنند، کیفیت باید به اندازه کافی بالا باشد تا آن استفاده ارزشمند به نظر برسد. سازنده می‌تواند یک حاشیه یا هزینه اضافی تعیین کند، اما محصول همچنان نیاز دارد که از طریق خروجی قابل اعتماد اعتماد کسب کند.

یک جریان کاری ساده برای ارزیابی آنلاین LLM

• تعریف کنید که کیفیت برای یک ویژگی هوش مصنوعی چه معنایی دارد.
• یک نمونه کوچک تصادفی از درخواست‌های تولید انتخاب کنید.
• نمونه‌گیری هدفمند برای مسیرهای پرخطر، مسیرهای گران‌قیمت و درخواست‌های تازه تغییر یافته اضافه کنید.
• خروجی‌ها را با یک معیار، روش‌های اکتشافی، بررسی انسانی یا LLM به‌عنوان قاضی امتیازدهی کنید.
• نتایج را بر اساس مدل، مسیر، نسخه درخواست، بخش مشتری و ویژگی تقسیم کنید.
• فقط زمانی هشدار دهید که سیگنال از یک آستانه اعتماد عملی عبور کند.
• از نتیجه برای تنظیم مسیر‌یابی، درخواست‌ها، انتخاب مدل یا قیمت‌گذاری ویژگی استفاده کنید.

محدود شروع کنید. یک ویژگی به‌خوبی تعریف‌شده با یک سیگنال ارزیابی مفید بهتر از یک داشبورد گسترده است که هیچ‌کس به آن اعتماد ندارد.

سوالات متداول

ارزیابی آنلاین LLM چیست؟

ارزیابی آنلاین LLM عمل امتیازدهی به نمونه‌ای از پاسخ‌های واقعی تولیدی هوش مصنوعی برای نظارت بر کیفیت، انحراف و پسرفت‌ها پس از استقرار است.

ارزیابی آنلاین LLM چگونه با ارزیابی آفلاین متفاوت است؟

ارزیابی آفلاین از آزمون‌های ثابت قبل از انتشار استفاده می‌کند. ارزیابی آنلاین پس از انتشار، ترافیک زنده را نمونه‌برداری می‌کند، بنابراین می‌تواند رفتار تولیدی را که مجموعه‌های آزمون از دست داده‌اند، شناسایی کند.

چرا کیفیت LLM کاهش می‌یابد اگر هزینه و تأخیر خوب به نظر برسند؟

یک مسیر ارزان‌تر یا سریع‌تر همچنان می‌تواند پاسخ‌های کمتر مفیدی تولید کند. هزینه و تأخیر رفتار زیرساخت را اندازه‌گیری می‌کنند، در حالی که کیفیت اندازه‌گیری می‌کند که آیا پاسخ واقعاً برای مورد استفاده کار می‌کند یا خیر.

آیا باید هر پاسخ LLM امتیازدهی شود؟

معمولاً خیر. امتیازدهی به هر پاسخ می‌تواند هزینه و پیچیدگی را افزایش دهد. بیشتر تیم‌ها با نمونه‌برداری تصادفی به‌علاوه نمونه‌برداری هدفمند برای مسیرهای مهم یا پرخطر شروع می‌کنند.

LLM-as-judge چیست؟

LLM-as-judge از یک مدل دیگر برای امتیازدهی خروجی‌ها بر اساس یک معیار استفاده می‌کند. این می‌تواند بررسی را مقیاس‌بندی کند، اما باید با برچسب‌های انسانی کالیبره شود و به‌عنوان یک تخمین در نظر گرفته شود.

ShareAI چگونه به ارزیابی آنلاین LLM کمک می‌کند؟

ShareAI به تیم‌ها یک API برای مدل‌های مختلف، دیدگاه بازار، مسیریابی هوشمند و پشتیبانی ارائه می‌دهد. این کار مقایسه مسیرها را زمانی که ارزیابی تغییرات کیفیت، هزینه یا تأخیر را نشان می‌دهد، آسان‌تر می‌کند.

آیا ارزیابی آنلاین LLM می‌تواند مسیریابی مدل را هدایت کند؟

بله. اگر یک مسیر مدل برای یک ویژگی خاص کندتر، گران‌تر یا کیفیت پایین‌تری شود، داده‌های ارزیابی می‌توانند به تیم‌ها کمک کنند تا ترافیک را به مسیر بهتری منتقل کنند.

آیا ارزیابی آنلاین برای سازندگان مفید است؟

بله. سازندگانی که ترافیک AI را کسب درآمد می‌کنند نیاز دارند که ویژگی همچنان ارزشمند باقی بماند. ارزیابی کمک می‌کند تأیید شود که قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده به خروجی مفید و قابل‌اعتماد مرتبط است.

یک تیم باید ابتدا چه چیزی را ارزیابی کند؟

با یک ویژگی هوش مصنوعی با حجم بالا یا ریسک بالا شروع کنید، یک معیار ساده کیفیت تعریف کنید و نتایج را بر اساس مسیر مدل و نسخه درخواست مقایسه کنید.

آیا ShareAI جایگزین یک پلتفرم ارزیابی می‌شود؟

خیر. ShareAI بازار و لایه API برای دسترسی به مدل، مسیریابی، پشتیبان‌گیری و استفاده است. تیم‌ها می‌توانند آن را با فرآیند یا ابزارهای ارزیابی خود ترکیب کنند.

برای مقایسه رفتار مدل قبل از تغییر مسیر، باز کنید زمین بازی ShareAI و همان درخواست را در مدل‌های کاندیدا آزمایش کنید.