Giới thiệu

Đánh giá AI là một bước quan trọng trong việc triển khai các ứng dụng đáng tin cậy và chất lượng cao. Khi các hệ thống AI trở nên phức tạp hơn, các nhóm phát triển cần những phương pháp đáng tin cậy để đo lường chất lượng của các tác nhân, phát hiện lỗi và điều chỉnh đầu ra phù hợp với kỳ vọng của con người. Bài viết này sẽ khám phá các loại đánh giá chính được sử dụng trong quy trình làm việc AI hiện đại, những điểm mạnh và hạn chế của chúng, cũng như cách các nền tảng như Maxim AI giúp đánh giá hiệu quả và quy mô.

Đánh Giá AI Là Gì?

Đánh giá AI (evals) là các phương pháp có hệ thống để đánh giá hiệu suất, độ tin cậy và an toàn của các tác nhân AI. Chúng giúp các nhóm trả lời các câu hỏi quan trọng:

• Tác nhân có tạo ra đầu ra chính xác và phù hợp không?
• Có bất kỳ lỗi hoặc thất bại nào trong các tình huống thực tế không?
• Tác nhân so sánh như thế nào giữa các mô hình, lời nhắc hoặc tập dữ liệu khác nhau?

Đánh giá là nền tảng cho khả năng quan sát AI, giám sát mô hình và cải tiến liên tục. Chúng cũng rất quan trọng trong việc tuân thủ quy định và xây dựng lòng tin của người dùng.

Đánh Giá Con Người: Tiêu Chuẩn Vàng Cho Đánh Giá Tinh Tế

Đánh giá con người bao gồm việc các người đánh giá thực tế xem xét đầu ra của tác nhân để đánh giá chất lượng, sự phù hợp và sự tương thích với ý định của người dùng. Phương pháp này rất quý giá cho:

• Bắt được những lỗi tinh vi hoặc thất bại theo ngữ cảnh.
• Đánh giá các yếu tố chủ quan như giọng điệu, sự hữu ích hoặc độ an toàn.
• Cung cấp các kiểm tra chất lượng cuối cùng trước khi triển khai sản xuất.

Đánh giá con người thường được sử dụng cho các tác vụ mà các chỉ số tự động không thể đo lường chính xác, chẳng hạn như các tác nhân giọng nói, chatbot và lý luận phức tạp. Nền tảng Maxim AI hỗ trợ quy trình làm việc có con người tham gia, cho phép các nhóm thu thập, quản lý và phân tích phản hồi của con người một cách hiệu quả.

Những Điểm Chính:

• Tốt nhất cho các tác vụ tinh tế, phong phú về ngữ cảnh.
• Đảm bảo sự tương thích với sở thích của con người.
• Có thể tốn kém nguồn lực và khó mở rộng.

Đánh Giá Chương Trình: Nhanh Chóng, Quyết Định và Có Thể Mở Rộng

Đánh giá chương trình sử dụng các quy tắc dựa trên mã, các chỉ số thống kê hoặc các kịch bản tự động để đánh giá đầu ra của tác nhân. Một số ví dụ phổ biến bao gồm:

• Độ chính xác, độ chính xác, độ hồi tưởng và điểm F1 cho các tác vụ phân loại.
• Kiểm tra dựa trên quy tắc cho các từ cấm, tuân thủ định dạng hoặc độ dài đầu ra.
• Kiểm tra hồi quy tự động cho quy trình làm việc của tác nhân.

Những đánh giá này có thể mở rộng và tái tạo cao, làm cho chúng trở nên lý tưởng cho việc tích hợp liên tục và giám sát mô hình quy mô lớn. Cửa hàng các đánh giá viên của Maxim AI cung cấp một loạt các đánh giá chương trình có sẵn và tùy chỉnh, cho phép các nhóm điều chỉnh các đánh giá theo nhu cầu cụ thể của họ.

Những Điểm Chính:

• Nhanh chóng và tiết kiệm chi phí cho các tập dữ liệu lớn.
• Lý tưởng cho các tiêu chí khách quan, xác định rõ.
• Có thể bỏ lỡ các vấn đề chủ quan hoặc phụ thuộc vào ngữ cảnh.

LLM-as-a-Judge: Khai Thác AI Để Đánh Giá Quy Mô và Ngữ Cảnh

Đánh giá LLM-as-a-judge sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để xem xét và chấm điểm đầu ra của tác nhân. Cách tiếp cận này kết hợp khả năng mở rộng của các đánh giá chương trình với sự hiểu biết ngữ cảnh của các người đánh giá con người. Một số trường hợp sử dụng bao gồm:

• Đánh giá tự động các tác nhân hội thoại về sự hữu ích, độ an toàn hoặc tính xác thực.
• Chấm điểm đầu ra theo các tiêu chí phức tạp hoặc tình huống nhiều lượt.
• Thực hiện lặp lại nhanh chóng và phản hồi trong quá trình thiết kế lời nhắc.

Maxim AI cho phép các nhóm cấu hình các đánh giá viên dựa trên LLM ở cấp độ phiên, theo dõi hoặc kéo dài, hỗ trợ cả việc thử nghiệm trước khi phát hành và giám sát trong sản xuất.

Những Điểm Chính:

• Có thể mở rộng và nhận thức ngữ cảnh.
• Kết nối khoảng cách giữa đánh giá con người và chương trình.
• Cần quản lý và xác thực lời nhắc cẩn thận.

Cách Maxim AI Hợp Nhất Các Đánh Giá Để Ứng Dụng AI Đáng Tin Cậy

Nền tảng Maxim AI kết hợp các đánh giá con người, chương trình và LLM-as-a-judge trong một khung thống nhất. Những tính năng chính bao gồm:

• Cấu hình linh hoạt: Thực hiện các đánh giá ở bất kỳ độ phân giải nào, từ các lời nhắc đơn lẻ đến hệ thống đa tác nhân.
• Bảng điều khiển tùy chỉnh: Hình dung kết quả đánh giá, so sánh các phiên bản và xác định xu hướng.
• Chăm sóc dữ liệu: Tiến hóa liên tục các tập dữ liệu bằng cách sử dụng logs, dữ liệu đánh giá và phản hồi của con người.
• Mô phỏng tác nhân: Kiểm tra các tác nhân qua các tình huống và nhân vật thực tế.
• Bộ quan sát: Giám sát các logs sản xuất và thực hiện kiểm tra chất lượng định kỳ.

Cách tiếp cận tích hợp này đảm bảo rằng các nhóm có thể đo lường, gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất của các tác nhân một cách tự tin.

Kết Luận

Việc chọn loại đánh giá phù hợp là rất quan trọng để xây dựng các tác nhân AI đáng tin cậy. Các đánh giá con người, chương trình và LLM-as-a-judge đều đóng một vai trò quan trọng trong vòng đời AI. Các nền tảng như Maxim AI giúp các nhóm kết hợp những phương pháp này, tinh giản quy trình làm việc và cung cấp các ứng dụng đáng tin cậy, chất lượng cao.

Sẵn sàng xem Maxim AI hoạt động? Yêu cầu một bản demo hoặc đăng ký ngay hôm nay để bắt đầu tối ưu hóa các đánh giá tác nhân AI của bạn.

Các Câu Hỏi Thường Gặp

Đánh giá trong phát triển tác nhân AI là gì?

Đánh giá là một phương pháp có hệ thống để đánh giá chất lượng, độ tin cậy và an toàn của đầu ra tác nhân AI.

Đánh giá con người khác gì so với đánh giá chương trình?

Đánh giá con người dựa vào phản hồi chủ quan, phong phú về ngữ cảnh, trong khi đánh giá chương trình sử dụng các chỉ số tự động, dựa trên quy tắc.

Lợi ích của đánh giá LLM-as-a-judge là gì?

Đánh giá LLM-as-a-judge cung cấp những đánh giá có thể mở rộng và nhận thức ngữ cảnh bằng cách khai thác các mô hình ngôn ngữ lớn để xem xét.

Maxim AI hỗ trợ đánh giá tác nhân như thế nào?

Maxim AI cung cấp một nền tảng thống nhất để thực hiện, hình dung và tối ưu hóa tất cả các loại đánh giá, với hỗ trợ sâu cho việc chăm sóc dữ liệu và khả năng quan sát.

Tôi có thể tìm hiểu thêm về các tính năng đánh giá của Maxim AI ở đâu?

Hãy truy cập tài liệu Maxim AI để có hướng dẫn chi tiết và các phương pháp tốt nhất.