Kako testirati AI modele

Kako testirati AI modele

Kratak odgovor: Da biste dobro procijenili AI modele, počnite definiranjem šta "dobro" izgleda za stvarnog korisnika i odluku koja je pred vama. Zatim izradite ponovljive evaluacije s reprezentativnim podacima, strogim kontrolama curenja i višestrukim metrikama. Dodajte provjere stresa, pristranosti i sigurnosti, i kad god se nešto promijeni (podaci, upute, pravila), ponovo pokrenite sistem i nastavite pratiti nakon lansiranja.

Ključne zaključke:

Kriteriji uspjeha : Definirajte korisnike, odluke, ograničenja i najgore moguće kvarove prije odabira metrika.

Ponovljivost : Napravite evaluacijski sistem koji ponovo pokreće uporedive testove sa svakom promjenom.

Higijena podataka : Održavajte stabilne podjele, spriječite duplikate i rano blokirajte curenje funkcija.

Provjere povjerenja : Robusnost stres testova, segmenti pravednosti i sigurnosna ponašanja LLM-a s jasnim rubrikama.

Disciplina životnog ciklusa : Uvođenje u fazama, praćenje odstupanja i incidenata i dokumentiranje poznatih nedostataka.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Šta je etika umjetne inteligencije
Istražite principe koji vode odgovorni dizajn, korištenje i upravljanje umjetnom inteligencijom.

🔗 Šta je pristrasnost umjetne inteligencije
Saznajte kako pristrasni podaci iskrivljuju odluke i ishode umjetne inteligencije.

🔗 Šta je skalabilnost umjetne inteligencije
Razumjeti skaliranje AI sistema za performanse, troškove i pouzdanost.

🔗 Šta je vještačka inteligencija
Jasan pregled vještačke inteligencije, vrsta i upotrebe u stvarnom svijetu.

1) Počnite s neglamuroznom definicijom "dobrog" 

Prije metrike, prije kontrolnih ploča, prije bilo kakvog prilagođavanja benchmarkovima - odlučite kako izgleda uspjeh.

Pojasni:

  • Korisnik: interni analitičar, kupac, kliničar, vozač, umorni agent za podršku u 16 sati…

  • Odluka: odobriti kredit, prijaviti prevaru, predložiti sadržaj, sažeti bilješke

  • Neuspjesi koji su najvažniji:

    • Lažno pozitivni (dosadni) naspram lažno negativnih (opasnih) rezultata

  • Ograničenja: latencija, cijena po zahtjevu, pravila privatnosti, zahtjevi za objašnjivost, pristupačnost

Ovo je dio gdje timovi skreću s optimizacije za "lijepe metrike" umjesto za "značajne ishode". To se često dešava. Kao... često.

Dobar način da se ovo održi svjesnim rizika (a ne zasnovanim na vibracijama) jeste da se testiranje uokviri oko pouzdanosti i upravljanja rizikom životnog ciklusa, na način na koji NIST to radi u Okviru za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF 1.0) [1].

 

Testiranje AI modela

2) Šta čini dobru verziju „kako testirati AI modele“ ✅

Dobar pristup testiranju ima nekoliko neizostavnih stvari:

  • Reprezentativni podaci (ne samo podaci iz čistog laboratorija)

  • Jasne pukotine sa sprečavanjem curenja (više o tome za sekundu)

  • Osnovne vrijednosti (jednostavni modeli koje biste trebali nadmašiti - lažni estimatori postoje s razlogom [4])

  • Višestruki pokazatelji (jer vam jedan broj laže, uljudno, u lice)

  • Stres testovi (granični slučajevi, neobični unosi, scenariji slični suparničkom)

  • Petlje ljudskog pregleda (posebno za generativne modele)

  • Praćenje nakon lansiranja (jer se svijet mijenja, cjevovodi se prekidaju, a korisnici su… kreativni [1])

Također: dobar pristup uključuje dokumentiranje onoga što ste testirali, onoga što niste i zbog čega ste nervozni. Taj dio „zbog čega sam nervozan“ djeluje neugodno - i to je ujedno i mjesto gdje povjerenje počinje da se gradi.

Dva obrasca dokumentacije koja dosljedno pomažu timovima da ostanu iskreni:

  • Kartice modela (čemu služi model, kako je evaluiran, gdje ne uspijeva) [2]

  • Podatkovni listovi za skupove podataka (šta su podaci, kako su prikupljeni, za šta bi trebali/ne bi trebali biti korišteni) [3]

3) Stvarnost s alatima: šta ljudi koriste u praksi 🧰

Alati su opcionalni. Dobre navike evaluacije nisu.

Ako želite pragmatičnu postavku, većina timova na kraju ima tri kategorije:

  1. Praćenje eksperimenata (izvođenja, konfiguracije, artefakti)

  2. Evaluacijski paket (ponovljivi offline testovi + regresijski paketi)

  3. Praćenje (signali koji se ne mogu precizno definirati, pokazatelji performansi, upozorenja o incidentima)

Primjeri koje ćete često vidjeti u praksi (ne preporuke, i da - promjene u funkcijama/cijenama): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.

Ako odaberete samo jednu ideju iz ovog odjeljka: napravite ponovljivi evaluacijski sustav . Želite "pritisnite dugme → dobit ćete usporedive rezultate", a ne "ponovo pokrenite bilježnicu i molite se".

4) Napravite pravi set testova (i zaustavite curenje podataka) 🚧

Šokantan broj "nevjerovatnih" modela slučajno vara.

Za standardno ML

Nekoliko neprivlačnih pravila koja spašavaju karijere:

  • Održavajte za obuku/validaciju/testiranje (i zapišite logiku podjele)

  • Spriječite duplikate u različitim podjelama (isti korisnik, isti dokument, isti proizvod, gotovo duplikati)

  • Pazite na curenje funkcija (buduće informacije koje se provlače u „trenutne“ funkcije)

  • Koristite osnovne vrijednosti (lažne procjenitelje) kako ne biste slavili pobjedu... ništa [4]

Definicija curenja (brza verzija): bilo šta u obuci/evalaciji što modelu daje pristup informacijama koje ne bi imao u trenutku donošenja odluke. Može biti očigledno („buduća oznaka“) ili suptilno („vremenska oznaka nakon događaja“).

Za LLM-ove i generativne modele

Gradite sistem promptova i politika , a ne samo „model“.

  • Kreirajte zlatni set uputa (mali, visokokvalitetni, stabilni)

  • Dodajte nedavne stvarne uzorke (anonimizirano + zaštićeno od privatnosti)

  • Zadržite rubni paket : tipografske greške, sleng, nestandardno formatiranje, prazni unosi, višejezična iznenađenja 🌍

Praktična stvar koju sam posmatrao više puta: tim isporuči „jaku“ offline ocjenu, a onda korisnička podrška kaže: „Super. Samouvjereno propuštaju jednu rečenicu koja je važna.“ Rješenje nije bio „veći model“. Bili su to bolji upiti za testiranje , jasnije rubrike i regresijski paket koji je kažnjavao upravo taj način neuspjeha. Jednostavno. Efikasno.

5) Offline evaluacija: metrike koje nešto znače 📏

Metrike su u redu. Metrička monokultura nije.

Klasifikacija (neželjena pošta, prevara, namjera, trijaža)

Koristite više od tačnosti.

  • Preciznost, prisjećanje, F1

  • Podešavanje praga (vaš zadani prag rijetko je „tačan“ za vaše troškove) [4]

  • Matrice konfuzije po segmentu (regija, tip uređaja, korisnička kohorta)

Regresija (prognoziranje, određivanje cijena, bodovanje)

  • MAE / RMSE (odaberite na osnovu toga kako želite kazniti greške)

  • Provjere slične kalibraciji kada se izlazi koriste kao "rezultati" (da li se rezultati poklapaju sa stvarnošću?)

Sistemi rangiranja / preporuka

  • NDCG, MAP, MRR

  • Raspored po tipu upita (glava naspram repa)

Kompjuterski vid

  • mAP, IU

  • Performans po razredu (rijetki razredi su oni u kojima vas modeli osramote)

Generativni modeli (LLM)

Ovdje ljudi počnu... filozofirati 😵💫

Praktične opcije koje funkcionišu u stvarnim timovima:

  • Ljudska evaluacija (najbolji signal, najsporija petlja)

  • Parna preferencija / stopa pobjeda (A protiv B je lakše nego apsolutno bodovanje)

  • Automatizirane tekstualne metrike (korisne za neke zadatke, obmanjujuće za druge)

  • Provjere zasnovane na zadacima: „Da li je izdvojilo ispravna polja?“ „Da li je poštovalo politiku?“ „Da li je navelo izvore kada je to bilo potrebno?“

Ako želite strukturiranu referentnu tačku za „više metrika, više scenarija“, HELM je dobro sidro: on eksplicitno pomiče evaluaciju izvan tačnosti u stvari poput kalibracije, robusnosti, pristranosti/toksičnosti i kompromisa efikasnosti [5].

Mala digresija: automatizovane metrike za kvalitet pisanja ponekad se čine kao prosuđivanje sendviča vaganjem. Nije ništa, ali... hajde 🥪

6) Testiranje robusnosti: malo se oznojite 🥵🧪

Ako vaš model radi samo na urednim ulazima, to je u osnovi staklena vaza. Lijepa, krhka, skupa.

Test:

  • Šum: tipografske greške, nedostajuće vrijednosti, nestandardni unicode, greške u formatiranju

  • Promjena distribucije: nove kategorije proizvoda, novi sleng, novi senzori

  • Ekstremne vrijednosti: brojevi izvan raspona, ogromni korisni tereti, prazni stringovi

  • "Adversarialni" unosi koji ne izgledaju kao vaš skup za obuku, ali izgledaju kao korisnici

Za LLM, uključite:

  • Pokušaji brzog ubrizgavanja (upute skrivene unutar korisničkog sadržaja)

  • Obrasci „Ignoriraj prethodne upute“

  • Granični slučajevi korištenja alata (loši URL-ovi, isteci vremena, djelomični izlazi)

Robusnost je jedno od onih svojstava pouzdanosti koja zvuči apstraktno sve dok se ne pojave incidenti. Tada postaje... vrlo opipljiva [1].

7) Pristrasnost, pravednost i za koga to funkcionira ⚖️

Model može biti "tačan" u cjelini, a istovremeno konstantno lošiji za određene grupe. To nije mala greška. To je problem proizvoda i povjerenja.

Praktični koraci:

  • Procijenite učinak po značajnim segmentima (mjerenje je pravno/etički prikladno)

  • Uporedite stope grešaka i kalibraciju među grupama

  • Testirajte posredničke funkcije (poštanski broj, tip uređaja, jezik) koje mogu kodirati osjetljive osobine

Ako ovo negdje ne dokumentujete, u suštini tražite od budućeg sebe da otklonite greške u krizi povjerenja bez mape. Model kartice su solidno mjesto za to [2], a NIST-ov okvir pouzdanosti vam daje snažnu listu provjere onoga što bi "dobro" uopće trebalo uključivati ​​[1].

8) Testiranje sigurnosti i zaštite (posebno za LLM) 🛡️

Ako vaš model može generirati sadržaj, testirate više od same tačnosti. Testirate ponašanje.

Uključite testove za:

  • Nedozvoljeno generiranje sadržaja (kršenje pravila)

  • Curenje podataka o privatnosti (da li odražava tajne?)

  • Halucinacije u područjima visokog rizika

  • Prekomjerno odbijanje (model odbija uobičajene zahtjeve)

  • Izlazi toksičnosti i uznemiravanja

  • Pokušaji eksfiltracije podataka putem brze injekcije

Utemeljen pristup je: definirati pravila politike → kreirati promptove za testiranje → bodovati izlaze ljudskim + automatiziranim provjerama → pokretati svaki put kada se nešto promijeni. Taj dio „svaki put“ je cijena.

Ovo se savršeno uklapa u način razmišljanja o riziku životnog ciklusa: upravljaj, mapiraj kontekst, mjeri, upravljaj, ponavljaj [1].

9) Online testiranje: postepeno uvođenje (gdje istina živi) 🚀

Offline testovi su neophodni. Online izloženost je mjesto gdje se stvarnost pokazuje u blatnjavim cipelama.

Ne moraš biti otmjen. Samo trebaš biti disciplinovan:

  • Pokreni u shadow modu (model se pokreće, ne utiče na korisnike)

  • Postepeno uvođenje (prvo mali promet, proširiti ako je promet dobar)

  • Praćenje ishoda i incidenata (pritužbe, eskalacije, kršenje politika)

Čak i ako ne možete odmah dobiti oznake, možete pratiti proxy signale i operativno stanje (latenciju, stope kvarova, troškove). Glavna poenta: želite kontroliran način otkrivanja kvarova prije nego što ih otkrije cijela vaša korisnička baza [1].

10) Praćenje nakon implementacije: pomicanje, opadanje i tihi kvar 📉👀

Model koji ste testirali nije model s kojim ćete na kraju živjeti. Podaci se mijenjaju. Korisnici se mijenjaju. Svijet se mijenja. Cjevovod se prekida u 2 ujutro. Znate kako je..

Monitor:

  • Pomjeranje ulaznih podataka (promjene sheme, nedostaci, pomjeranja u distribuciji)

  • Pomak rezultata (pomjeranja ravnoteže u klasama, pomjeranja rezultata)

  • Pokazatelji performansi (jer su kašnjenja oznaka stvarna)

  • Povratne informacije (ocjene, ponovne izmjene, eskalacije)

  • Regresije na nivou segmenata (tihe ubice)

I postavite pragove upozorenja koji nisu previše nervozni. Monitor koji stalno vrišti biva ignorisan - poput alarma u automobilu u gradu.

Ova petlja „praćenje + poboljšanje tokom vremena“ nije opcionalna ako vam je stalo do pouzdanosti [1].

11) Praktičan tijek rada koji možete kopirati 🧩

Evo jednostavne petlje koja se skalira:

  1. Definišite načine uspjeha i neuspjeha (uključujući troškove/latenciju/sigurnost) [1]

  2. Kreiraj skupove podataka:

    • zlatni set

    • paket za edge-case

    • nedavni stvarni uzorci (zaštićeno privatnost)

  3. Odaberite metrike:

    • metrike zadataka (F1, MAE, stopa pobjeda) [4][5]

    • sigurnosne metrike (stopa uspješnosti politika) [1][5]

    • operativne metrike (latencija, trošak)

  4. Izgradite evaluacijski sistem (radi na svakoj promjeni modela/prompta) [4][5]

  5. Dodajte testove opterećenja + testove slične kontradiktornim [1][5]

  6. Ljudski pregled uzorka (posebno za LLM rezultate) [5]

  7. Isporuka putem sjene + postepeno uvođenje [1]

  8. Praćenje + upozorenje + prekvalifikacija s disciplinom [1]

  9. Dokumentujte rezultate u obliku opisa u stilu kartice modela [2][3]

Obuka je glamurozna. Testiranje plaća kiriju.

12) Završne bilješke + kratki pregled 🧠✨

Ako se sjećate samo nekoliko stvari o testiranju AI modela :

  • Koristite reprezentativne podatke ispitivanja i izbjegavajte curenje [4]

  • Odaberite više metrika povezanih sa stvarnim rezultatima [4][5]

  • Za LLM studije, oslanjajte se na ljudsku recenziju + poređenje stilova uspješnosti [5]

  • Robusnost testiranja - neobični ulazi su prikriveni normalni ulazi [1]

  • Sigurno odvijajte i pratite, jer modeli se pomjeraju, a cjevovodi pucaju [1]

  • Dokumentujte šta ste uradili, a šta niste testirali (neugodno, ali efikasno) [2][3]

Testiranje nije samo "dokazati da radi". To je "otkriti kako ne radi prije nego što to učine vaši korisnici". I da, to je manje privlačno - ali to je dio koji održava vaš sistem na nogama kada stvari postanu klimave... 🧱🙂

Često postavljana pitanja

Najbolji način za testiranje AI modela kako bi odgovarali stvarnim potrebama korisnika

Počnite definiranjem "dobrog" u smislu stvarnog korisnika i odluke koju model podržava, a ne samo metrike rang-liste. Identifikujte načine kvara s najvišim troškovima (lažno pozitivni naspram lažno negativnih) i jasno definirajte ograničenja poput latencije, troškova, privatnosti i objašnjivosti. Zatim odaberite metrike i testne slučajeve koji odražavaju te ishode. Ovo vas sprječava da optimizirate "lijepu metriku" koja se nikada ne prevodi u bolji proizvod.

Definiranje kriterija uspjeha prije odabira metrika evaluacije

Zapišite ko je korisnik, koju odluku model treba da podrži i kako izgleda „najgori slučaj kvara“ u produkciji. Dodajte operativna ograničenja poput prihvatljive latencije i cijene po zahtjevu, plus potrebe upravljanja poput pravila privatnosti i sigurnosnih politika. Kada su to jasni, metrike postaju način mjerenja prave stvari. Bez tog okvira, timovi imaju tendenciju da se okreću optimizaciji onoga što je najlakše izmjeriti.

Sprečavanje curenja podataka i slučajnog varanja prilikom evaluacije modela

Održavajte stabilnim podjele za obuku/validaciju/testiranje i dokumentirajte logiku podjele kako bi rezultati ostali reproducibilni. Aktivno blokirajte duplikate i gotovo duplikate među podjelama (isti korisnik, dokument, proizvod ili ponovljeni obrasci). Pazite na curenje karakteristika gdje "buduće" informacije proklizavaju u ulaze putem vremenskih oznaka ili polja nakon događaja. Snažna osnovna linija (čak i lažni estimatori) pomaže vam da primijetite kada slavite šum.

Šta bi evaluacijski paket trebao uključivati ​​kako bi testovi ostali ponovljivi kroz promjene

Praktični sistem ponovo pokreće uporedive testove na svakom modelu, promptu ili promjeni politike koristeći iste skupove podataka i pravila bodovanja. Obično uključuje regresijski paket, jasne kontrolne ploče s metrikama i pohranjene konfiguracije i artefakte za sljedivost. Za LLM sisteme, također je potreban stabilan "zlatni set" promptova plus paket za rubne slučajeve. Cilj je "pritisni dugme → uporedivi rezultati", a ne "ponovo pokreni bilježnicu i moli se"

Metrike za testiranje AI modela izvan tačnosti

Koristite više metrika, jer jedan broj može prikriti važne kompromise. Za klasifikaciju, uparite preciznost/podsjećanje/F1 s podešavanjem praga i matricama konfuzije po segmentu. Za regresiju, odaberite MAE ili RMSE na osnovu toga kako želite kažnjavati greške i dodajte provjere u stilu kalibracije kada izlazi funkcioniraju kao rezultati. Za rangiranje, koristite NDCG/MAP/MRR i slice by head vs tail upite kako biste uhvatili neujednačene performanse.

Evaluacija LLM rezultata kada automatizovane metrike ne zadovoljavaju očekivanja

Tretirajte to kao sistem promptova i politika i ocjenjujte ponašanje, ne samo sličnost teksta. Mnogi timovi kombinuju ljudsku evaluaciju sa parnim preferencijama (A/B stopa pobjede), plus provjere zasnovane na zadacima poput „da li je izdvojilo ispravna polja“ ili „da li je slijedilo politiku“. Automatizovane metrike teksta mogu pomoći u uskim slučajevima, ali često propuštaju ono što je korisnicima važno. Jasne rubrike i regresijski skup obično su važniji od jednog rezultata.

Testovi robusnosti koji će se provoditi kako se model ne bi slomio na bučnim ulazima

Testirajte model na opterećenje s tipografskim greškama, nedostajućim vrijednostima, čudnim formatiranjem i nestandardnim Unicodeom, jer su stvarni korisnici rijetko uredni. Dodajte slučajeve promjene distribucije poput novih kategorija, slenga, senzora ili jezičkih obrazaca. Uključite ekstremne vrijednosti (prazne stringove, ogromne korisne terete, brojeve izvan raspona) kako biste istaknuli krhko ponašanje. Za LLM-ove, testirajte i obrasce ubrizgavanja prompta i kvarove korištenja alata poput isteka vremena ili djelomičnih izlaza.

Provjera pristranosti i problema pravičnosti bez zavlačenja u teoriju

Procijenite performanse na značajnim slojevima i uporedite stope grešaka i kalibraciju među grupama gdje je to pravno i etički prikladno mjeriti. Potražite zamjenske karakteristike (kao što su poštanski broj, tip uređaja ili jezik) koje mogu indirektno kodirati osjetljive osobine. Model može izgledati „ukupno tačno“, a istovremeno dosljedno ne uspijevati za određene kohorte. Dokumentujte šta ste mjerili, a šta niste, kako buduće promjene ne bi tiho ponovo uvele regresije.

Sigurnosni testovi koji će se uključiti za generativne AI i LLM sisteme

Testirajte generiranje nedozvoljenog sadržaja, curenje privatnosti, halucinacije u domenama visokog rizika i prekomjerno odbijanje gdje model blokira normalne zahtjeve. Uključite pokušaje ubrizgavanja prompta i izvlačenja podataka, posebno kada sistem koristi alate ili preuzima sadržaj. Uzemljeni tok rada je: definirajte pravila politike, izgradite skup prompta za testiranje, ocijenite ljudskim i automatiziranim provjerama i ponovo ga pokrenite kad god se prompti, podaci ili politike promijene. Konzistentnost je cijena koju plaćate.

Uvođenje i praćenje AI modela nakon lansiranja radi hvatanja drifta i incidenata

Koristite obrasce postepenog uvođenja kao što su shadow mod i postepeno povećanje prometa kako biste pronašli kvarove prije nego što ih pronađe vaša puna korisnička baza. Pratite pomicanje ulaznih podataka (promjene sheme, nedostaci, promjene u distribuciji) i pomicanje izlaznih podataka (pomjeranja rezultata, promjene u ravnoteži klasa), plus operativno stanje poput latencije i troškova. Pratite signale povratnih informacija kao što su uređivanja, eskalacije i pritužbe, te promatrajte regresije na nivou segmenta. Kada se bilo šta promijeni, ponovo pokrenite isti sistem i kontinuirano pratite.

Reference

[1] NIST - Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Mitchell i dr. - „Kartice modela za izvještavanje o modelu“ (arXiv:1810.03993)
[3] Gebru i dr. - „Tableti za skupove podataka“ (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - Dokumentacija „Odabir i evaluacija modela“
[5] Liang i dr. - „Holistička evaluacija jezičkih modela“ (arXiv:2211.09110)

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog