Тестування

Концепції LLMOps

Max Knobbout, PhD

Applied Scientist, Uber

Життєвий цикл LLM: тестування

Огляд фаз життєвого циклу застосунку LLM

Концепції LLMOps

Навіщо тестувати?

 

Грайливе зображення двох мультиплікаційних персонажів із жестами «подобається» та «не подобається»

 

 

  • LLM можуть помилятися
  • Тестування важливе, щоб оцінити готовність до розгортання
  • Розглянемо оцінювання виходу
Концепції LLMOps

Традиційне ML vs тестування застосунків LLM

Традиційне контрольоване машинне навчання:

  • Потрібні розмічені тренувальні й тестові дані
  • Метрики точності або наближеності до цілі

Зображення тренувальної та тестової вибірок для традиційного ML

Застосунки LLM:

  • Потрібні тестові дані, не обов'язково розмічені
  • Якість виходу за різними метриками

Зображення тренувальної та тестової вибірок для застосунків LLM

Концепції LLMOps

Крок 1: Створення тестового набору

 

Грайливе зображення мультиплікаційних персонажів, що збирають дані

 

 

  • Формування тестового набору має бути завершено
  • Тестові дані мають бути максимально наближені до реальних сценаріїв
  • У цьому допоможуть різні інструменти
Концепції LLMOps

Крок 2: Обираємо метрику

Якщо є правильна відповідь...

  • ... використовуйте метрики ML. Наприклад:
    • Accuracy

Блок-схема зі стрілкою до "Use ML metrics"

Концепції LLMOps

Крок 2: Обираємо метрику

Якщо є референтна відповідь...

  • ... використовуйте статистичні методи.
  • ... використовуйте підходи на основі моделей. Наприклад:
    • LLM judges

Блок-схема зі стрілкою до "Use text comparison metrics"

Концепції LLMOps

Крок 2: Обираємо метрику

Якщо маємо людський зворотний зв'язок...

  • ... нехай люди оцінюють текст. Наприклади:
    • Оцінка якості
    • Оцінка доречності
    • Оцінка зв'язності
  • ... використовуйте підхід на основі моделей. Наприклад:
    • Прогнозувати оцінку на основі минулих відгуків
    • Запитати LLM-«суддю», чи враховано відгук

Блок-схема зі стрілкою до "Use feedback score metrics"

Концепції LLMOps

Крок 2: Обираємо метрику

Якщо немає людського зворотного зв'язку...

  • ... використовуйте неконтрольовані метрики. Приклади:
    • Зв'язність
    • Плавність
    • Різноманітність

Блок-схема зі стрілкою до "Use unsupervised metrics"

Концепції LLMOps

Крок 3: Визначте додаткові вторинні метрики

 

 

Характеристики виходу:

  • 🎭 Упередженість
  • ☠ Токсичність
  • 🤝 Корисність

 

 

Експлуатаційні характеристики:

  • ⏱ Затримка
  • 💰 Загальна вартість
  • 💻 Використання пам'яті
Концепції LLMOps

Цикл розробки

Цикл розробки з доданою активністю тонкого налаштування

Концепції LLMOps

Цикл розробки

Цикл розробки з доданою активністю тестування

Концепції LLMOps

Цикл розробки

Цикл розробки з доданою активністю тестування

Концепції LLMOps

Цикл розробки

Цикл розробки з доданою активністю розгортання

Концепції LLMOps

Давайте потренуємось!

Концепції LLMOps

Preparing Video For Download...