Testování

Koncepty LLMOps

Max Knobbout, PhD

Applied Scientist, Uber

Životní cyklus LLM: Testování

Přehled fází životního cyklu LLM aplikace

Koncepty LLMOps

Proč potřebujeme testovat?

 

Hravý obrázek dvou kreslených postaviček držících palec nahoru a palec dolů

 

 

  • LLM dělají chyby
  • Testování je klíčové pro posouzení připravenosti aplikace k nasazení
  • Zaměříme se na vyhodnocení výstupu
Koncepty LLMOps

Tradiční ML versus testování LLM aplikací

Tradiční strojové učení s učitelem:

  • Potřeba označených trénovacích a testovacích dat
  • Metriky zaměřené na přesnost nebo blízkost k cíli

Obrázek trénovací a testovací sady pro tradiční ML

LLM aplikace:

  • Potřeba testovacích dat, ne nutně označených
  • Kvalita výstupu pomocí různých     metrik

Obrázek trénovací a testovací sady pro LLM aplikace

Koncepty LLMOps

Krok 1: Sestavení testovací sady

 

Hravý obrázek kreslených postaviček sbírajících data

 

 

  • Sestavení testovací sady by mělo být nyní dokončeno
  • Testovací data se musí blížit reálným scénářům
  • V tomto procesu nám pomáhají různé nástroje
Koncepty LLMOps

Krok 2: Volba metriky

Pokud existuje správná odpověď...

  • ... použijte metriky strojového učení. Příklad:
    • Přesnost

Vývojový diagram odkazující na „Použít ML metriky“

Koncepty LLMOps

Krok 2: Volba metriky

Pokud existuje referenční odpověď...

  • ... použijte statistické metody.
  • ... použijte metody založené na modelu. Příklad:
    • LLM hodnotitelé

Vývojový diagram odkazující na „Použít metriky porovnání textu“

Koncepty LLMOps

Krok 2: Volba metriky

Pokud máme přístup k lidské zpětné vazbě...

  • ... nechte lidi text ohodnotit. Příklady:
    • Hodnocení kvality
    • Hodnocení relevance
    • Hodnocení koherence
  • ... použijte přístup založený na modelu. Příklad:
    • Predikce hodnocení z minulé zpětné vazby
    • Zeptat se LLM hodnotitele, zda byla zpětná vazba zapracována

Vývojový diagram odkazující na „Použít metriky skóre zpětné vazby“

Koncepty LLMOps

Krok 2: Volba metriky

Pokud není k dispozici lidská zpětná vazba...

  • ... použijte metriky bez učitele. Příklady:
    • Koherence
    • Plynulost
    • Rozmanitost

Vývojový diagram odkazující na „Použít metriky bez učitele“

Koncepty LLMOps

Krok 3: Volitelné sekundární metriky

 

 

Vlastnosti výstupu:

  • 🎭 Zaujatost
  • ☠ Toxicita
  • 🤝 Užitečnost

 

 

Provozní vlastnosti:

  • ⏱ Latence
  • 💰 Celkové vzniklé náklady
  • 💻 Využití paměti
Koncepty LLMOps

Vývojový cyklus

Vývojový cyklus s přidanou aktivitou doladění

Koncepty LLMOps

Vývojový cyklus

Vývojový cyklus s přidanou aktivitou testování

Koncepty LLMOps

Vývojový cyklus

Vývojový cyklus s přidanou aktivitou testování

Koncepty LLMOps

Vývojový cyklus

Vývojový cyklus s přidanou aktivitou nasazení

Koncepty LLMOps

Pojďme si to vyzkoušet!

Koncepty LLMOps

Preparing Video For Download...