Bersiva kurt: Diyar bike ka "baş" ji bo rewşa karanîna te çawa xuya dike, paşê bi pêşniyarên nûner, guhertoyî û rewşên qeraxê biceribîne. Metrîkên otomatîk bi puankirina rubrîka mirovan re, ligel kontrolên ewlehî û derzîkirina pêşniyaran ên dijber, hevber bike. Ger sînorkirinên lêçûn an derengketinê mecbûrî bibin, modelan li gorî serkeftina peywirê li gorî pounda xerckirî û demên bersivdayînê yên p95/p99 bidin ber hev.
Xalên sereke:
Berpirsiyarî : Xwediyên zelal destnîşan bikin, têketinên guhertoyan biparêzin, û piştî her guhertinek pêşniyar an modelê nirxandinan ji nû ve bimeşînin.
Şefafî : Berî ku hûn dest bi berhevkirina puanan bikin, pîvanên serkeftinê, astengî û lêçûnên têkçûnê binivîsin.
Kontrolkirin : Setên ceribandinê yên dubarekirî, setên daneyên etîketkirî, û metrîkên derengketina p95/p99 yên şopandî biparêzin.
Nakokîbûn : Rubrîkên nirxandina mirovî û rêyeke îtîrazê ya diyarkirî ji bo encamên nakok bikar bînin.
Berxwedana li dijî bikaranîna xelet : Derzîkirina bilez a Tîma Red, mijarên hesas, û redkirina zêde ya parastina bikarhêneran.
Eger hûn ji bo hilberekê, projeyek lêkolînê, an jî amûrek navxweyî modelek hildibijêrin, hûn nikarin tenê bibêjin "ew jîr xuya dike" û wê bişînin ( li rêbernameya nirxandinên OpenAI û NIST AI RMF 1.0 ). Bi vî awayî hûn bi chatbotek diqedin ku bi bawerî rave dike ka meriv çawa çatalê di mîkropêlê de germ dike. 😬
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 Pêşeroja AI: trendên ku dehsalîya bê şekil didin
Nûbûnên sereke, bandora li ser karan, û exlaq ku divê li pêş were şopandin.
🔗 Modelên bingehîn di AI-ya afirîner de ji bo destpêkan têne ravekirin.
Fêr bibin ka ew çi ne, çiqas hatine perwerdekirin, û çima girîng in.
🔗 Çawa AI bandorê li jîngeh û karanîna enerjiyê dike?
Emisyonan, daxwaza elektrîkê û rêbazên kêmkirina şopa li ser enerjîyê lêkolîn bikin.
🔗 Îro çawa bilindkirina pîvanê bi AI ji bo wêneyên tûjtir dixebite
Binêre ka model çawa hûrguliyan zêde dikin, deng jê dikin û bi zelalî mezin dikin.
1) Pênasîna "baş" (ew girêdayî ye, û ew baş e) 🎯
Berî ku tu nirxandinekê bikî, biryar bide ka serkeftin çawa xuya dike. Nexwe tu ê her tiştî bipîvî û tiştekî fêr nebî. Ew mîna anîna pîvanekê ye ji bo nirxandina pêşbirkek kekê. Bê guman, tu ê hejmaran bistînî, lê ew ê zêde tiştekî ji te re nebêjin 😅
Zelalkirin:
-
Armanca bikarhêner : kurtkirin, lêgerîn, nivîsandin, sedemkirin, derxistina rastiyan
-
Mesrefa têkçûnê : pêşniyara fîlmek xelet komik e; rêwerzek bijîşkî ya xelet… ne komik e (çarçoveya rîskê: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Jîngeha dema xebitandinê : li ser cîhazê, di ewr de, li pişt dîwarekî agir, di jîngeheke rêkûpêk de
-
Astengkirinên sereke : derengketin, lêçûna her daxwazê, nepenî, şirovekirin, piştgiriya pirzimanî, kontrola tonê
Modelek ku di karekî de "baştirîn" e, dikare di karekî din de bibe felaketek. Ev ne nakokî ye, ev rastî ye. 🙂
2) Çarçoveyek nirxandina modela AI ya bihêz çawa xuya dike 🧰
Belê, ev ew beşa ku mirov ji bîr dikin e. Ew pîvanekê digirin, carekê dimeşînin û dawî li wê tînin. Çarçoveyek nirxandinê ya bihêz çend taybetmendiyên domdar hene (mînakên amûrên pratîkî: Nirxandinên OpenAI / Rêbernameya nirxandinên OpenAI ):
-
Dubarekirî - hûn dikarin hefteya bê dîsa bimeşînin û baweriya xwe bi berawirdkirinan bînin
-
Nûner - ew bikarhêner û karên we yên rastîn nîşan dide (ne tenê tiştên kurt)
-
Pir-qatî - metrîkên otomatîk + nirxandina mirovî + ceribandinên dijberî li hev dicivîne
-
Çalakker - encam ji we re dibêjin ka çi were sererast kirin, ne tenê "pûan kêm bû"
-
Berxwedêrê destwerdanê - ji "fêrkirina ceribandinê" an rijandina qezayî dûr dikeve
-
Hişyariya lêçûnê - nirxandin bi xwe divê we îflas neke (heya ku hûn ji êşê hez nekin)
Eger nirxandina te nikaribe piştî hevalekî tîmê yê gumanbar ku dibêje "Baş e, lê vê yekê bi hilberînê ve girêbide," li ber xwe bide, wê demê hîn neqediyaye. Ev kontrolkirina vibeyê ye.
3) Meriv çawa Modelên AI-ê bi destpêkirina bi perçeyên rewşa karanînê dinirxîne 🍰
Li vir hîleyek heye ku gelek wext xilas dike: rewşa karanînê bikin perçe .
Li şûna "modela nirxandinê" bikin:
-
Têgihîştina niyetê (gelo ew tiştê ku bikarhêner dixwaze distîne)
-
Vegerandin an karanîna kontekstê (gelo ew agahdariya peyda kirî bi rêkûpêk bikar tîne)
-
Aqilmendî / peywirên pir-gavî (gelo ew di nav gavan de hevgirtî dimîne)
-
Formatkirin û avahî (gelo ew rêwerzan dişopîne)
-
Ewlehî û hevrêziya polîtîkayê (gelo ew ji naveroka ne ewle dûr dikeve; li NIST AI RMF 1.0 )
-
Deng û dengê marqeyê (ma ew wekî ku hûn dixwazin xuya dike)
Ev yek dihêle ku "Meriv Çawa Modelên AI-ê Dinirxîne" kêmtir wekî azmûnek mezin û bêtir wekî komek ji quizên armanckirî xuya bike. Quiz acizker in, lê birêvebirina wan hêsan e. 😄
4) Bingehên nirxandina negirêdayî - setên testê, etîket, û hûrguliyên ne balkêş ên ku girîng in 📦
Nirxandina negirêdayî ew cih e ku hûn ceribandinên kontrolkirî dikin berî ku bikarhêner tiştek dest bidin (şêwazên herikîna kar: Nirxandinên OpenAI ).
Setek ceribandinê ava bike an berhev bike ku bi rastî ya te ye
Komek testê ya baş bi gelemperî ev tiştan dihewîne:
-
Nimûneyên zêrîn : derketinên îdeal ku hûn ê bi serbilindî bişînin
-
Kêşeyên qiraxê : fermanên nezelal, têketinên ne rêkûpêk, formatkirina nediyar
-
Lêkolînên moda têkçûnê : hişyariyên ku halûsînasyonan an bersivên ne ewle diceribînin (çarçoveya ceribandina xetereyê: NIST AI RMF 1.0 )
-
Berfirehiya cûrbecûr : astên jêhatîbûna bikarhêner, zarava, ziman, û qadên cûda
Eger hûn tenê li ser fermanên "paqij" biceribînin, model dê ecêb xuya bike. Hingê bikarhênerên we bi şaşnivîsan, hevokên nîvco û enerjiya klîkên hêrs xuya dibin. Bi xêr hatî rastiyê.
Hilbijartinên etîketkirinê (ango: astên hişkbûnê)
Hûn dikarin derketinê wekî jêrîn nîşan bikin:
-
Dualî : derbasbûn/têkçûn (lez, dijwar)
-
Rêzkirî : puana kalîteyê 1-5 (nûanskirî, subjektîf)
-
Pir-taybetmendî : rastbûn, temambûn, ton, karanîna îqtibasan, hwd. (çêtirîn, hêdîtir)
Pir-taybetmendî ji bo gelek tîman xala herî baş e. Ew mîna tamkirina xwarinê û nirxandina şorbûnê ji tevnvîsê cuda ye. Wekî din hûn tenê dibêjin "baş" û milên xwe dihejînin.
5) Pîvanên ku derewan nakin - û pîvanên ku bi awayekî derewan dikin 📊😅
Pîvan bi qîmet in… lê ew dikarin bibin bombeyeke biriqok jî. Li her derê biriqok in, û paqijkirina wan dijwar e.
Malbatên metrîk ên hevpar
-
Rastbûn / hevberdana rast : ji bo derxistin, dabeşkirin, û karên birêkûpêk pir baş e
-
F1 / rastbûn / bîranîn : bikêrhatî ye dema ku windakirina tiştekî ji dengê zêde xirabtir be (pênase: rastbûn/bîranîn/F-score ya scikit-learn )
-
Hevgirtina şêwazên BLEU / ROUGE : ji bo karên kurtkirinê baş e, pir caran şaş dike (metrîkên orîjînal: BLEU û ROUGE )
-
Wekheviya bicihkirinê : ji bo hevberdana semantîkî kêrhatî ye, dikare bersivên xelet lê dişibin hev xelat bike.
-
Rêjeya serkeftina peywirê : "gelo bikarhêner tiştê ku pêwîst bû bi dest xist" standarda zêrîn dema ku baş were pênasekirin
-
Lihevhatina bi sînoran : li gorî format, dirêjahî, derbasdariya JSON, pabendbûna bi şemayê ye
Xala sereke
Eger karê te vekirî be (nivîsandin, mentiq, sohbeta piştgiriyê), metrîkên yek-hejmarî dikarin… lerzok bin. Ne bêwate, tenê lerzok. Pîvandina afirîneriyê bi rêzikê mimkun e, lê hûn ê dema ku hûn wê dikin xwe bêaqil hîs bikin. (Her wiha hûn ê çavê xwe jî derxin, dibe ku.)
Ji ber vê yekê: pîvanan bikar bînin, lê wan bi nirxandina mirovî û encamên karên rastîn ve girêdin (mînakek nîqaşa nirxandinê ya li ser bingeha LLM + hişyarî: G-Eval ).
6) Tabloya Berawirdkirinê - vebijarkên nirxandinê yên çêtirîn (bi taybetmendiyên taybet, ji ber ku jiyan taybetmendiyên taybet hene) 🧾✨
Li vir menuyek pratîkî ya rêbazên nirxandinê heye. Têkel bikin û li hev bikin. Piraniya tîman wisa dikin.
| Amûr / Rêbaz | Binêrevan | Biha | Çima ew dixebite |
|---|---|---|---|
| Pakêta testa bilez a bi destan hatî çêkirin | Berhem + eng | $ | Pir hedefgirtî ye, paşveçûnan zû digire - lê divê hûn wê her û her biparêzin 🙃 (amûrên destpêkê: Nirxandinên OpenAI ) |
| Panela nirîna rûbrîka mirovan | Tîmên ku dikarin nirxanderan xilas bikin | $$ | Ji bo ton, nuans, "gelo mirovek dê vê qebûl bike", li gorî nirxanderan kaosek sivik çêtirîn e |
| LLM-wek-dadwer (bi rubrîkan) | Xelek dubarekirina bilez | $-$$ | Zû û pîvanbar, lê dikare alîgirtinê mîras bigire û carinan vibransan nirx dike, ne rastiyan (lêkolîn + pirsgirêkên alîgirtinê yên naskirî: G-Eval ) |
| Sprinta tîmên sor ên dijber | Ewlehî + pabendbûn | $$ | Modên têkçûnê yên tûj dibîne, nemaze derzîkirina bilez - wekî ceribandinek stresê li salona werzîşê hîs dike (nirxandina tehdîdê: Derzîkirina Bilez a OWASP LLM01 / OWASP Top 10 ji bo Serlêdanên LLM ) |
| Çêkirina testa sentetîk | Tîmên ronahîkirina daneyan | $ | Veguhestineke baş, lê pêşniyarên sentetîk dikarin pir xweşik û pir bi nezaket bin… bikarhêner ne bi nezaket in |
| Testkirina A/B bi bikarhênerên rastîn re | Berhemên gihîştî | $$$ | Sînyala herî zelal - di heman demê de dema ku metrîk diguherin stresa herî hestyarî jî heye (rêbernameya pratîkî ya klasîk: Kohavi et al., "Ceribandinên kontrolkirî li ser webê" ) |
| Nirxandina li ser bingeha vegerandinê (kontrolên RAG) | Lêgerîn + sepanên QA | $$ | Pîvan "çarçoveyê bi awayekî rast bikar tîne", enflasyona puana halûsînasyonê kêm dike (Nirxandina nirxandina RAG: Nirxandina RAG: Anketek ) |
| Çavdêrîkirin + tespîtkirina driftê | Sîstemên hilberînê | $$-$$$ | Xirabûnê bi demê re digire - heta roja ku we xilas dike bê ronî ye 😬 (pêşniyara driftê: Anketa drifta konseptê (PMC) ) |
Bala xwe bidinê ku biha bi zanebûn sivik in. Ew bi pîvan, amûr û hejmara civînan ve girêdayî ne ku hûn bi xeletî çêdikin.
7) Nirxandina mirovan - çeka veşartî ya ku mirov kêm fînanse dikin 👀🧑⚖️
Heke hûn tenê nirxandina otomatîkî bikin, hûn ê ji dest bidin:
-
Nelihevhatina tonê ("çima ewqas tinazker e")
-
Xeletiyên rastîn ên nazik ên ku bi awayekî rewan xuya dikin
-
Bandorên zirardar, stereotîp, an jî hevokên nebaş (çarçoveya xetere + alîgirî: NIST AI RMF 1.0 )
-
Têkçûnên şopandina rênimayan ku hîn jî wekî "aqilmend" xuya dikin
Rûbrîkan berbiçav bike (an jî nirxander dê şêwazek azad bikar bînin)
Rûbera xirab: "Alîkarî"
Rûbera çêtir:
-
Rastbûn : bi awayekî rastî rast e li gorî pêşniyarê + çarçoveyê
-
Temamî : xalên pêwîst bêyî zêdegaviyê vedihewîne
-
Zelaliyê : xwendî, birêkûpêk, tevliheviya herî kêm
-
Siyaset / ewlehî : ji naveroka sînorkirî dûr dikeve, redkirinê baş birêve dibe (çarçoveya ewlehiyê: NIST AI RMF 1.0 )
-
Şêwaz : li gorî deng, ton, asta xwendinê ye
-
Dilsozî : çavkanî an îdiayên ku nayên piştgirîkirin îcad nake
Her wiha, carinan kontrolên navbera nirxanderan bikin. Ger du nirxander bi berdewamî li hev nekin, ev ne "pirsgirêkek mirovan" e, ev pirsgirêkek rubrîkê ye. Bi gelemperî (bingehên pêbaweriya navbera nirxanderan: McHugh li ser kappa ya Cohen ).
8) Meriv Çawa Modelên AI-ê ji bo ewlehî, xurtbûn û "ûf, bikarhêneran" Dinirxîne 🧯🧪
Ev beş e ku hûn berî destpêkirinê dikin - û dûv re berdewam dikin, ji ber ku înternet qet ranaweste.
Testên zexmiyê yên ku di nav de ne
-
Çewtiyên çapkirinê, argo, rêzimana şikestî
-
Daxwaznameyên pir dirêj û daxwaznameyên pir kurt
-
Talîmatên nakok ("kurt bin lê her hûrgiliyê tê de binivîsin")
-
Gotûbêjên pir-dorî yên ku bikarhêner armancên xwe diguherînin
-
Hewldanên derzîkirinê yên bilez ("qaîdeyên berê paşguh bike...") (hûrguliyên gefê: Derzîkirina Bilez a OWASP LLM01 )
-
Mijarên hesas ku redkirina bi baldarî hewce dikin (çarçoveya rîsk/ewlehiyê: NIST AI RMF 1.0 )
Nirxandina ewlehiyê ne tenê "red dike" ye
Divê modelek baş:
-
Daxwazên ne ewle bi awayekî zelal û aram red bikin (çarçoveya rêbernameyê: NIST AI RMF 1.0 )
-
Dema ku guncan be, alternatîfên ewletir peyda bikin
-
Ji redkirina zêde ya pirsên bêzerar (erênîyên derewîn) dûr bisekinin
-
Daxwazên nezelal bi pirsên zelalker çareser bikin (dema ku destûr were dayîn)
Redkirina zêde pirsgirêkek rastîn a hilberê ye. Bikarhêner hez nakin ku wekî goblinên gumanbar werin muamelekirin. 🧌 (Her çend ew goblinên gumanbar bin jî.)
9) Mesref, derengmayîn, û rastiya operasyonê - nirxandina ku her kes ji bîr dike 💸⏱️
Modelek dikare "ecêb" be û dîsa jî ji bo we xelet be, ger hêdî, biha be, an jî ji hêla operasyonê ve qels be.
Bihadanîn:
-
Belavkirina derengmayînê (ne tenê navînî - p95 û p99 girîng in) (çima sedî girîng in: Pirtûka Kar a Google SRE li ser çavdêriyê )
-
Mesrefa her karekî serkeftî (ne mesrefa her tokenê bi tena serê xwe)
-
Aramiya di bin bargiraniyê de (demjimêrbirrîn, sînorên rêjeyê, bilindbûnên anormal)
-
Pêbaweriya gazîkirina amûrê (eger fonksiyonan bikar bîne, gelo ew tevdigere)
-
Meylên dirêjahiya derketinê (hin model bêserûber in, û bêserûberî pere lê diçe)
Modelek hinekî xerabtir ku du qat zûtir be dikare di pratîkê de bi ser bikeve. Ev eşkere xuya dike, lê mirov wê paşguh dikin. Mîna kirîna otomobîlek werzîşê ji bo gerandina firotgehê, dûv re gazindkirina ji cîhê bagajê.
10) Karekî hêsan ê ser-bi-serî ku hûn dikarin kopî bikin (û biguherînin) 🔁✅
Li vir herikînek pratîkî heye ji bo Meriv Çawa Modelên AI-ê bêyî ku di ceribandinên bêdawî de asê bimîne Dinirxîne:
-
Pênasîna serkeftinê : erk, astengî, lêçûnên têkçûnê
-
Komek ceribandinê ya "bingehîn" a piçûk biafirînin : 50-200 mînakên ku karanîna rastîn nîşan didin
-
Komên qirax û dijber lê zêde bike : hewldanên derzîkirinê, pêşniyarên nezelal, sondajên ewlehiyê (pola derzîkirina bilez: OWASP LLM01 )
-
Kontrolên otomatîkî bimeşînin : formatkirin, derbasdariya JSON, rastbûna bingehîn heke gengaz be
-
Nirxandina mirovî bimeşîne : nimûneyên derana li seranserê kategoriyan, bi rubrîkê puan bigire
-
Berawirdkirina danûstandinan : kalîte li hember lêçûn li hember derengketinê li hember ewlehiyê
-
Pîlot di berdana sînorkirî de : Testên A/B an belavkirina qonax bi qonax (Rêbernameya ceribandina A/B: Kohavi et al. )
-
Çavdêrî di hilberînê de : drift, paşveçûn, çerxên bersiva bikarhêner (pêşniyara driftê: Anketa drifta konseptê (PMC) )
-
Dubarekirin : fermanên nûvekirinê, vegerandin, mîhengkirina baş, rahênan, dûv re nirxandinê ji nû ve bimeşîne (şablonên dubarekirina nirxandinê: rêbernameya nirxandinên OpenAI )
Tomarên guhertoyî bihêlin. Ne ji ber ku kêfxweş e, lê ji ber ku pêşeroj - hûn ê spasiya we bikin dema ku hûn qehweyekê digirin û mırıltînin "çi guherî..." ☕🙂
11) Xefikên hevpar (ango: awayên ku mirov bi xeletî xwe dixapînin) 🪤
-
Perwerdehiya ji bo ceribandinê : hûn pêvekan çêtir dikin heya ku pîvan baş xuya bike, lê bikarhêner cefayê dikişînin
-
Daneyên nirxandinê yên şikestî : fermanên testê di daneyên perwerdehiyê an jî sererastkirina baş de xuya dibin (oops)
-
Perestina yek metrîkê : şopandina yek puanê ku nirxa bikarhêner nîşan nade
-
Guhertina belavkirinê paşguh kirin : tevgera bikarhêner diguhere û modela we bi bêdengî xirab dibe (çarçoveya rîska hilberînê: Anketa guherîna konseptê (PMC) )
-
Zêde-indekskirin li ser "zîrekiyê" : sedemên zîrek ne girîng in ka ew formatkirinê xera dike an rastiyan îcad dike
-
Kalîteya redkirinê nayê ceribandin : "Na" dikare rast be lê dîsa jî UX-ya xirab e
Her wiha, ji demoyan haydar bin. Demo mîna treylerên fîlman in. Ew xalên sereke nîşan didin, beşên hêdî vedişêrin, û carinan bi muzîka dramatîk derewan dikin. 🎬
12) Kurteya dawî li ser Çawaniya Nirxandina Modelên AI 🧠✨
Nirxandina modelên AI ne tenê puanek e, ew xwarinek hevseng e. Hûn hewceyê proteîn (rastbûn), sebze (ewlehî), karbohîdartan (lez û lêçûn), û erê, carinan şîrînî (tam û kêfxweşî) ne 🍲🍰 (çarçoveya rîskê: NIST AI RMF 1.0 )
Heger tiştekî din neyê bîra te:
-
Diyar bike ka "baş" ji bo rewşa karanîna te çi tê wateyê
-
Setên testê yên nûner bikar bînin, ne tenê pîvanên navdar
-
Metrîkên otomatîk bi nirxandina rubrîka mirovî re bikin yek
-
Berxwedanî û ewlehiya ceribandinê mîna bikarhêner dijber in (ji ber ku carinan… ew dijber in) (pola derzîkirina bilez: OWASP LLM01 )
-
Mesref û derengmayînê di nirxandinê de bihewîne, ne wekî ramanek paşîn (çima sedî girîng in: Pirtûka Kar a Google SRE )
-
Çavdêrîkirin piştî destpêkirinê - model diguherin, sepan pêşve diçin, mirov afirîner dibin (pêşniyara dûrketinê: Anketa dûrketina konseptê (PMC) )
Ev e bi awayekî dinirxîne
Pirsên Pir tên Pirsîn
Gava yekem di nirxandina modelên AI-ê ji bo hilberek rastîn de çi ye?
Bi diyarkirina wateya "baş" ji bo rewşa karanîna we ya taybetî dest pê bike. Armanca bikarhêner, lêçûnên têkçûnan çi ne (xetereyên kêm li hember xetên zêde), û model dê li ku derê bixebite (ewr, li ser cîhazê, jîngeha birêkûpêk). Dûv re sînorkirinên hişk ên wekî derengketin, lêçûn, nepenî û kontrola tonê navnîş bike. Bêyî vê bingehê, hûn ê pir bipîvin û dîsa jî biryarek xirab bidin.
Ez çawa dikarim komek ceribandinê ava bikim ku bi rastî bikarhênerên min nîşan bide?
Setek ceribandinê ava bike ku bi rastî ya te be, ne tenê pîvanek giştî. Nimûneyên zêrîn ên ku tu bi serbilindî dişînî, digel pirsên bi deng û neasayî yên bi şaşnivîsan, nîv-hevok û daxwazên nezelal, tê de bike. Rewşên kêlekê û ceribandinên moda têkçûnê lê zêde bike ku halûsînasyon an bersivên ne ewle diceribîne. Cûrbecûrîya di asta jêhatîbûnê, zaravayan, zimanan û qadan de veşêre da ku encam di hilberînê de hilweşin.
Divê ez kîjan pîvanan bikar bînim, û kîjan dikarin şaş bin?
Metrîkan li gorî celebê peywirê hevber bikin. Hevberdana rast û rastbûn ji bo derxistin û derketinên birêkûpêk baş dixebitin, di heman demê de rastbûn/bibîranîn û F1 alîkariyê dikin dema ku tiştek winda ji dengê zêde xirabtir e. Metrîkên hevberdanê yên wekî BLEU/ROUGE dikarin ji bo peywirên vekirî xeletî bikin, û wekheviya bicihkirî dikare bersivên "çewt lê dişibin hev" xelat bike. Ji bo nivîsandin, piştgirî, an jî aqilmendiyê, metrîkan bi nirxandina mirovî û rêjeyên serkeftina peywirê re bikin yek.
Divê ez nirxandinan çawa ava bikim da ku ew dubarekirî û di asta hilberînê de bin?
Çarçoveyek nirxandinê ya xurt dubarekirî, temsîlkar, pir-qatî û çalak e. Kontrolên otomatîk (format, derbasdariya JSON, rastbûna bingehîn) bi skora rûbrîk a mirovan û testên dijber re bikin yek. Bi dûrketina ji rijandinê û "fêrkirina testê" wê li hember destwerdanê berxwedêr bikin. Nirxandinê ji lêçûnê haydar bihêlin da ku hûn bikaribin wê pir caran ji nû ve bimeşînin, ne tenê carekê berî destpêkirinê.
Baştirîn rê ji bo nirxandina mirovan bêyî ku ew veguhere kaosê çi ye?
Ji bo ku nirxander bi awayekî azad nefikirin, rubrîkek berbiçav bikar bînin. Taybetmendiyên wekî rastbûn, temambûn, zelalî, birêvebirina ewlehî/polîtîkayê, hevahengiya şêwaz/deng, û dilsozî (ne îcadkirina îdîayan an çavkaniyan) binirxînin. Lihevkirina navbera nirxanderan bi awayekî periyodîk kontrol bikin; heke nirxander bi berdewamî li hev nekin, dibe ku rubrîk hewceyê başkirinê be. Nirxandina mirovî bi taybetî ji bo nelihevhatina ton, xeletiyên rastîn ên nazik, û têkçûnên şopandina rêwerzan hêja ye.
Ez çawa ewlehî, xurtbûn û rîskên derzîkirina bilez dinirxînim?
Bi têketinên "ûf, bikarhêneran" biceribînin: şaşnivîs, argo, rêwerzên nakok, pêşniyarên pir dirêj an pir kurt, û guhertinên armancê yên pir-dorî. Hewldanên derzîkirina bilez ên wekî "qaîdeyên berê paşguh bikin" û mijarên hesas ên ku redkirinên baldar hewce dikin tê de bikin. Performansa ewlehiyê ya baş ne tenê redkirin e - ew bi eşkere redkirin e, dema ku guncan be alternatîfên ewletir pêşkêş dike, û dûrketina ji redkirina zêde ya pirsên bêzerar ên ku zirarê didin UX-ê ye.
Ez çawa dikarim lêçûn û derengmayînê bi awayekî ku bi rastiyê re li hev bike binirxînim?
Tenê navînîyan nepîvin - belavkirina latency bişopînin, nemaze p95 û p99. Mesrefa her karekî serketî binirxînin, ne mesrefa her tokenê bi tena serê xwe, ji ber ku ceribandinên dubare û derketinên bêserûber dikarin teserûfan ji holê rakin. Îstîqrara di bin bargiraniyê de (demjimêr, sînorên rêjeyê, zêdebûn) û pêbaweriya gazîkirina amûr/fonksiyonê biceribînin. Modelek hinekî xirabtir ku du qat zûtir an jî îstîqrartir e dikare hilbijartina hilberê ya çêtir be.
Ji bo nirxandina modelên AI, xebateke hêsan a serî-bi-serî çi ye?
Pîvanên serkeftinê û astengiyan diyar bikin, dûv re komek ceribandinên bingehîn ên piçûk biafirînin (bi qasî 50-200 mînak) ku karanîna rastîn nîşan dide. Ji bo ewlehî û hewldanên derzîkirinê komên beramber û dijber lê zêde bikin. Kontrolên otomatîkî bimeşînin, dûv re ji bo nirxandina rubrîkên mirovan encam nimûne bikin. Kalîte li hember lêçûn li hember derengketinê li hember ewlehiyê bidin ber hev, bi belavkirinek sînorkirî an ceribandina A/B biceribînin, û di hilberînê de ji bo drift û paşveçûnan bişopînin.
Awayên herî gelemperî yên ku tîm bi xeletî xwe di nirxandina modelê de dixapînin çi ne?
Xefikên hevpar ev in: baştirkirina pêşniyarên ji bo bidestxistina serketinek di pîvanekê de dema ku bikarhêner cefayê dikişînin, rijandina pêşniyarên nirxandinê bo perwerdehiyê an jî daneyên rastkirina baş, û perestina yek metrîkek ku nirxa bikarhêner nîşan nade. Tîm her wiha guheztina belavkirinê paşguh dikin, li şûna pabendbûna formatê û dilsoziyê, li ser "zîrekiyê" zêde indeks dikin, û ceribandina kalîteya redkirinê derbas dikin. Demo dikarin van pirsgirêkan veşêrin, ji ber vê yekê xwe bispêrin nirxandinên avahîkirî, ne li ser ronîkirina tekeran.
Referans
-
OpenAI - Rêbernameya nirxandinên OpenAI - platform.openai.com
-
Enstîtuya Neteweyî ya Standard û Teknolojiyê (NIST) - Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (depoya GitHub) - github.com
-
scikit-fêrbûn - piştgiriya_precision_recall_fscore - scikit-learn.org
-
Komeleya Zimannasiya Hesabkerî (Antolojiya ACL) - BLEU - aclanthology.org
-
Komeleya Zimannasiya Hesabkerî (Antolojiya ACL) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Derzîkirina Bilez - owasp.org
-
OWASP - 10 Serketîyên OWASP ji bo Serlêdanên Modela Zimanê Mezin - owasp.org
-
Zanîngeha Stanford - Kohavi et al., "Ceribandinên kontrolkirî li ser webê" - stanford.edu
-
arXiv - Nirxandina RAG: Anketek - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Anketa dûrketina têgehan (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh li ser kappa Cohen - nih.gov
-
Google - Pirtûka Kar a SRE li ser çavdêriyê - google.workbook