Этап 11 из 18

Оценка качества

Основа

Как понять, что LLM-система работает хорошо, — наборы для оценки, автоматические метрики, LLM-судья, онлайн-проверка.

Главный навык ИИ-инженера — измерять. Без оценки нельзя сказать, стал ли новый промпт лучше, можно ли перейти на дешёвую модель и не сломалось ли что-то после обновления. Команды, которые строят оценку первой, двигаются быстрее остальных.

Уровни оценки:

  1. Офлайн — набор примеров с ожидаемым результатом, прогон при каждом изменении, как тесты в CI.
  2. Онлайн — реакция пользователей: оценки, переформулирование вопроса, передача оператору, A/B-тест.
  3. Разбор — регулярный ручной просмотр случайных и проблемных диалогов.

Темы этапа

Вопросы с собеседований

Смотреть все
Как оценивать качество ответов LLM?Middle

Собрать набор тестовых примеров с ожидаемым результатом, выбрать метрики под задачу и прогонять его при каждом изменении промпта, модели или поиска.

Полный разбор
Что такое LLM как судья (LLM-as-a-judge) и какие у этого подхода ловушки?Middle

Сильная модель оценивает ответы другой (или той же) модели по чёткой рубрике: верность фактам из контекста, полнота, следование формату. Это масштабирует оценку там, где точного ответа нет. Ловушки: смещение к позиции (в сравнении пар выигрывает первый или…

Полный разбор
Почему хорошая офлайн-метрика модели не гарантирует успех в продакшене и как проверить модель онлайн?Middle

Офлайн-метрика (ROC-AUC, RMSE) считается на исторических данных и не равна бизнес-цели: модель меняет поведение пользователей, данные могли устареть, есть утечки и training-serving skew. Окончательное решение — онлайн-эксперимент: A/B-тест по бизнес-метрике…

Полный разбор

← Вся карта «ИИ-инженер»

Партнёр платформы

Разбор собеседования с sotto

После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.

Разбор собеседования