4 chiến lược kiểm thử các mô hình ngôn ngữ lớn trong ứng dụng AI tạo sinh
- Các công ty đầu tư vào LLM gặp phải một số thách thức ban đầu như cải thiện quản trị dữ liệu, lựa chọn kiến trúc LLM, giải quyết rủi ro bảo mật và phát triển kế hoạch hạ tầng đám mây.
- Các đội phát triển cần có chiến lược kiểm thử LLM, bao gồm:
+ Tạo dữ liệu kiểm thử để mở rộng đảm bảo chất lượng phần mềm: hiểu rõ người dùng, mục tiêu, quy trình và các tiêu chuẩn chất lượng liên quan.
+ Tự động hóa kiểm thử chất lượng và hiệu suất mô hình: cân bằng giữa tự động hóa và kiểm thử có sự tham gia của con người.
+ Đánh giá chất lượng RAG dựa trên trường hợp sử dụng: RAG giúp cải thiện độ chính xác của LLM nhưng cũng cần được kiểm thử.
+ Phát triển các chỉ số và tiêu chuẩn chất lượng: xác thực chất lượng so với các mục tiêu đã nêu, sử dụng các chỉ số như F1 score, RougeL, sacreBLEU tùy theo trường hợp sử dụng.
- Kiểm thử không kết thúc khi mô hình được triển khai, các nhà khoa học dữ liệu nên tìm kiếm phản hồi từ người dùng cuối, các chỉ số hiệu suất và thông tin phản hồi khác để cải thiện mô hình.
📌 Việc kiểm thử các ứng dụng tích hợp LLM và RAG đòi hỏi nhiều nỗ lực, từ việc tạo dữ liệu kiểm thử, tự động hóa, đánh giá chất lượng cho đến phát triển các chỉ số phù hợp. Tuy nhiên, đây là bước quan trọng để đảm bảo các ứng dụng AI tạo sinh hoạt động chính xác, an toàn và đáng tin cậy, đáp ứng nhu cầu của người dùng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính và sản xuất.
Citations:
[1] https://www.infoworld.com/article/3714929/how-to-test-large-language-models.html
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
