AI మోడల్లను ఆచరణాత్మకంగా, పునరావృతంగా ఎలా పరీక్షించాలో వివరిస్తుంది - క్లాసిక్ ML (వర్గీకరణ/రిగ్రెషన్), కంప్యూటర్ విజన్ మరియు ఆధునిక జనరేటివ్ మోడల్స్ (LLMలు) గురించి. చెక్లిస్ట్లు, కొన్ని తేలికపాటి వ్యాఖ్యలు మరియు ప్రజలు తిట్టుకునే వరకు దాటవేసే భాగాలను ఆశించండి.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI నీతి అంటే ఏమిటి?
బాధ్యతాయుతమైన AI రూపకల్పన, వినియోగం మరియు పాలనకు మార్గనిర్దేశం చేసే సూత్రాలను అన్వేషించండి.
🔗 AI పక్షపాతం అంటే ఏమిటి
పక్షపాత డేటా AI నిర్ణయాలు మరియు ఫలితాలను ఎలా వక్రీకరిస్తుందో తెలుసుకోండి.
🔗 AI స్కేలబిలిటీ అంటే ఏమిటి
పనితీరు, ఖర్చు మరియు విశ్వసనీయత కోసం స్కేలింగ్ AI వ్యవస్థలను అర్థం చేసుకోండి.
🔗 AI అంటే ఏమిటి?
కృత్రిమ మేధస్సు, రకాలు మరియు వాస్తవ ప్రపంచ ఉపయోగాల యొక్క స్పష్టమైన అవలోకనం.
1) “మంచి” యొక్క అప్రియమైన నిర్వచనంతో ప్రారంభించండి
మెట్రిక్స్ ముందు, డాష్బోర్డ్ల ముందు, ఏదైనా బెంచ్మార్క్ను వంచడానికి ముందు - విజయం ఎలా ఉంటుందో నిర్ణయించుకోండి.
స్పష్టం చేయండి:
-
వినియోగదారుడు: అంతర్గత విశ్లేషకుడు, కస్టమర్, వైద్యుడు, డ్రైవర్, సాయంత్రం 4 గంటలకు అలసిపోయిన సపోర్ట్ ఏజెంట్...
-
నిర్ణయం: రుణాన్ని ఆమోదించడం, మోసాన్ని ఫ్లాగ్ చేయడం, కంటెంట్ను సూచించడం, గమనికలను సంగ్రహించడం
-
అత్యంత ముఖ్యమైన వైఫల్యాలు:
-
తప్పుడు పాజిటివ్లు (చికాకు కలిగించేవి) vs తప్పుడు ప్రతికూలతలు (ప్రమాదకరమైనవి)
-
-
పరిమితులు: జాప్యం, అభ్యర్థనకు ఖర్చు, గోప్యతా నియమాలు, వివరణాత్మక అవసరాలు, ప్రాప్యత
ఇది జట్లు "అర్థవంతమైన ఫలితం" కోసం బదులుగా "చాలా మెట్రిక్" కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడంలోకి మళ్లే భాగం. ఇది చాలా జరుగుతుంది. ఇలా... చాలా.
, AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF 1.0) [1] లో NIST చేసే విధంగా, విశ్వసనీయత మరియు జీవితచక్ర రిస్క్ నిర్వహణ చుట్టూ పరీక్షను రూపొందించడం
2) “AI మోడల్లను ఎలా పరీక్షించాలి” అనే దాని యొక్క మంచి వెర్షన్ను ఏది తయారు చేస్తుంది ✅
ఘన పరీక్షా విధానంలో కొన్ని చర్చించలేని అంశాలు ఉన్నాయి:
-
ప్రాతినిధ్య డేటా (క్లీన్ ల్యాబ్ డేటా మాత్రమే కాదు)
-
స్పష్టమైన స్ప్లిట్లు (ఒక సెకనులో దాని గురించి మరింత)
-
బేస్లైన్లు (మీరు అధిగమించాల్సిన సాధారణ నమూనాలు - నకిలీ అంచనాలు ఒక కారణం కోసం ఉన్నాయి [4])
-
బహుళ కొలమానాలు (ఎందుకంటే ఒక సంఖ్య మీకు, మర్యాదగా, మీ ముఖానికి అబద్ధం చెబుతుంది)
-
ఒత్తిడి పరీక్షలు (అడ్జ్ కేసులు, అసాధారణ ఇన్పుట్లు, విరుద్ధమైన దృశ్యాలు)
-
మానవ సమీక్ష లూప్లు (ముఖ్యంగా జనరేటివ్ మోడల్ల కోసం)
-
ప్రయోగం తర్వాత పర్యవేక్షణ (ఎందుకంటే ప్రపంచం మారుతుంది, పైప్లైన్లు విరిగిపోతాయి మరియు వినియోగదారులు ... సృజనాత్మకంగా ఉంటారు [1])
అలాగే: మీరు ఏమి పరీక్షించారు, దేని గురించి చేయలేదు మరియు మీరు దేని గురించి భయపడుతున్నారో డాక్యుమెంట్ చేయడం మంచి విధానంలో ఉంటుంది. "నేను దేని గురించి భయపడుతున్నాను" అనే విభాగం ఇబ్బందికరంగా అనిపిస్తుంది - మరియు ఇక్కడే నమ్మకం పెరుగడం ప్రారంభమవుతుంది.
జట్లు నిజాయితీగా ఉండటానికి నిరంతరం సహాయపడే రెండు డాక్యుమెంటేషన్ నమూనాలు:
-
మోడల్ కార్డులు (మోడల్ దేనికి, దానిని ఎలా మూల్యాంకనం చేశారు, ఎక్కడ విఫలమయ్యారు) [2]
-
డేటాసెట్ల కోసం డేటాషీట్లు (డేటా ఏమిటి, దానిని ఎలా సేకరించారు, దేనికి ఉపయోగించాలి/ఉపయోగించకూడదు) [3]
3) సాధన వాస్తవికత: ప్రజలు ఆచరణలో ఏమి ఉపయోగిస్తారు 🧰
ఉపకరణాలు ఐచ్ఛికం. మంచి మూల్యాంకన అలవాట్లు కావు.
మీరు ఆచరణాత్మక సెటప్ కోరుకుంటే, చాలా జట్లు మూడు బకెట్లతో ముగుస్తాయి:
-
ప్రయోగ ట్రాకింగ్ (రన్లు, కాన్ఫిగ్లు, ఆర్టిఫ్యాక్ట్లు)
-
మూల్యాంకన సాధనం (పునరావృతమయ్యే ఆఫ్లైన్ పరీక్షలు + రిగ్రెషన్ సూట్లు)
-
పర్యవేక్షణ (డ్రిఫ్ట్-ఇష్ సిగ్నల్స్, పనితీరు ప్రాక్సీలు, సంఘటన హెచ్చరికలు)
మీరు అడవిలో చాలా ఉదాహరణలు చూస్తారు (ఎండార్స్మెంట్లు కాదు మరియు అవును - ఫీచర్లు/ధరల మార్పు): MLflow, బరువులు & పక్షపాతాలు, గొప్ప అంచనాలు, స్పష్టంగా, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.
మీరు ఈ విభాగం నుండి ఆలోచనను పునరావృతం చేయగల eval harness ను నిర్మించండి . మీరు "నోట్బుక్ను తిరిగి చదివి ప్రార్థించండి" అని కాకుండా "బటన్ను నొక్కి → పోల్చదగిన ఫలితాలను పొందాలి" అని కోరుకుంటారు.
4) సరైన పరీక్ష సెట్ను రూపొందించండి (మరియు డేటా లీక్ అవ్వడాన్ని ఆపండి) 🚧
ఆశ్చర్యకరమైన సంఖ్యలో "అద్భుతమైన" మోడల్లు అనుకోకుండా మోసం చేస్తున్నాయి.
ప్రామాణిక ML కోసం
కెరీర్లను కాపాడే కొన్ని అన్సెక్సీ నియమాలు:
-
శిక్షణ/ధృవీకరణ/పరీక్ష ఉంచండి (మరియు స్ప్లిట్ లాజిక్ను వ్రాసుకోండి)
-
స్ప్లిట్లలో నకిలీలను నిరోధించండి (ఒకే వినియోగదారు, అదే పత్రం, అదే ఉత్పత్తి, దాదాపు నకిలీలు)
-
ఫీచర్ లీకేజీ కోసం చూడండి (భవిష్యత్తు సమాచారం “ప్రస్తుత” ఫీచర్లలోకి చొరబడుతోంది)
-
మీరు ఓడిపోయినందుకు సంబరాలు చేసుకోకుండా ఉండటానికి బేస్లైన్లను (డమ్మీ ఎస్టిమేటర్లు) ఉపయోగించండి... ఏమీ లేదు [4]
లీకేజ్ నిర్వచనం (త్వరిత వెర్షన్): శిక్షణ/ఎవాల్లో ఏదైనా మోడల్కు నిర్ణయం సమయంలో లేని సమాచారానికి యాక్సెస్ ఇస్తుంది. ఇది స్పష్టంగా (“భవిష్యత్ లేబుల్”) లేదా సూక్ష్మంగా (“పోస్ట్-ఈవెంట్ టైమ్స్టాంప్ బకెట్”) ఉండవచ్చు.
LLMలు మరియు జనరేటివ్ మోడల్ల కోసం
కేవలం "ఒక మోడల్" కాకుండా, ఒక ప్రాంప్ట్-అండ్-పాలసీ వ్యవస్థను నిర్మిస్తున్నారు
-
బంగారు రంగు ప్రాంప్ట్ల సృష్టించండి
-
ఇటీవలి నిజమైన నమూనాలను జోడించండి (అనామక + గోప్యతకు సురక్షితం)
-
ఎడ్జ్-కేస్ ప్యాక్ ఉంచండి : టైపోగ్రాఫికల్ దోషాలు, యాస, ప్రామాణికం కాని ఫార్మాటింగ్, ఖాళీ ఇన్పుట్లు, బహుభాషా ఆశ్చర్యకరమైనవి 🌍
నేను ఒకటి కంటే ఎక్కువసార్లు చూసిన ఆచరణాత్మక విషయం: ఒక జట్టు "బలమైన" ఆఫ్లైన్ స్కోర్తో వస్తుంది, ఆపై కస్టమర్ సపోర్ట్ "బాగుంది. ఇది ముఖ్యమైన ఒక వాక్యాన్ని నమ్మకంగా కోల్పోతోంది" అని చెబుతుంది. ఈ పరిష్కారం "పెద్ద మోడల్" కాదు. ఇది మెరుగైన పరీక్ష ప్రాంప్ట్లు , స్పష్టమైన రూబ్రిక్లు మరియు ఆ ఖచ్చితమైన వైఫల్య మోడ్ను శిక్షించే రిగ్రెషన్ సూట్. సాదా. ప్రభావవంతమైనది.
5) ఆఫ్లైన్ మూల్యాంకనం: ఏదో అర్థం ఉన్న కొలమానాలు 📏
మెట్రిక్స్ పర్వాలేదు. మెట్రిక్ మోనోకల్చర్ కాదు.
వర్గీకరణ (స్పామ్, మోసం, ఉద్దేశం, ట్రయేజ్)
ఖచ్చితత్వం కంటే ఎక్కువ ఉపయోగించండి.
-
ప్రెసిషన్, రీకాల్, F1
-
థ్రెషోల్డ్ ట్యూనింగ్ (మీ ఖర్చులకు మీ డిఫాల్ట్ థ్రెషోల్డ్ అరుదుగా "సరైనది") [4]
-
ఒక్కో విభాగానికి గందరగోళ మాత్రికలు (ప్రాంతం, పరికర రకం, వినియోగదారు బృందం)
తిరోగమనం (అంచనా, ధర, స్కోరింగ్)
-
MAE / RMSE (మీరు తప్పులను ఎలా శిక్షించాలనుకుంటున్నారో దాని ఆధారంగా ఎంచుకోండి)
-
అవుట్పుట్లను “స్కోర్లు”గా ఉపయోగించినప్పుడు కాలిబ్రేషన్-ఇష్ తనిఖీ చేస్తుంది (స్కోర్లు వాస్తవికతకు అనుగుణంగా ఉన్నాయా?)
ర్యాంకింగ్ / సిఫార్సు వ్యవస్థలు
-
NDCG, MAP, MRR
-
ప్రశ్న రకం ఆధారంగా ముక్కలు (తల vs తోక)
కంప్యూటర్ విజన్
-
mAP, IoU
-
ప్రతి తరగతి పనితీరు (అరుదైన తరగతులలో మోడల్స్ మిమ్మల్ని ఇబ్బంది పెడతారు)
జనరేటివ్ మోడల్స్ (LLMలు)
ఇక్కడే ప్రజలు తెలుసుకుంటారు... తాత్వికత 😵💫
నిజమైన జట్లలో పనిచేసే ఆచరణాత్మక ఎంపికలు:
-
మానవ మూల్యాంకనం (ఉత్తమ సిగ్నల్, నెమ్మదైన లూప్)
-
పెయిర్వైజ్ ప్రాధాన్యత / గెలుపు రేటు (A vs B సంపూర్ణ స్కోరింగ్ కంటే సులభం)
-
ఆటోమేటెడ్ టెక్స్ట్ మెట్రిక్స్ (కొన్ని పనులకు ఉపయోగపడుతుంది, మరికొన్నింటికి తప్పుదారి పట్టించేది)
-
టాస్క్ ఆధారిత తనిఖీలు: “ఇది సరైన ఫీల్డ్లను సంగ్రహించిందా?” “ఇది విధానాన్ని అనుసరించిందా?” “అవసరమైనప్పుడు అది మూలాలను ఉదహరించిందా?”
మీరు నిర్మాణాత్మకమైన “మల్టీ-మెట్రిక్, అనేక-దృశ్యాలు” రిఫరెన్స్ పాయింట్ కోరుకుంటే, HELM ఒక మంచి యాంకర్: ఇది స్పష్టంగా మూల్యాంకనాన్ని ఖచ్చితత్వానికి మించి క్రమాంకనం, దృఢత్వం, పక్షపాతం/విషపూరితత మరియు సామర్థ్య ట్రేడ్-ఆఫ్లు వంటి విషయాలలోకి నెట్టివేస్తుంది [5].
చిన్న డైగ్రెషన్: రచన నాణ్యత కోసం ఆటోమేటెడ్ మెట్రిక్స్ కొన్నిసార్లు శాండ్విచ్ను తూకం వేసి అంచనా వేసినట్లు అనిపిస్తుంది. ఇది ఏమీ కాదు, కానీ... రండి 🥪
6) దృఢత్వ పరీక్ష: కొంచెం చెమట పట్టేలా చేయండి 🥵🧪
మీ మోడల్ చక్కని ఇన్పుట్లపై మాత్రమే పనిచేస్తే, అది ప్రాథమికంగా గాజు కుండీ. అందంగా, పెళుసుగా, ఖరీదైనదిగా ఉంటుంది.
పరీక్ష:
-
శబ్దం: టైపింగ్ దోషాలు, విలువలు లేకపోవడం, ప్రామాణికం కాని యూనికోడ్, ఫార్మాటింగ్ లోపాలు
-
పంపిణీ మార్పు: కొత్త ఉత్పత్తి వర్గాలు, కొత్త యాస, కొత్త సెన్సార్లు
-
విపరీతమైన విలువలు: పరిధికి వెలుపల ఉన్న సంఖ్యలు, భారీ పేలోడ్లు, ఖాళీ స్ట్రింగ్లు
-
మీ శిక్షణా సెట్ లాగా కనిపించని కానీ వినియోగదారులలా కనిపించే “
LLM ల కోసం, ఇవి ఉన్నాయి:
-
సత్వర ఇంజెక్షన్ ప్రయత్నాలు (యూజర్ కంటెంట్ లోపల సూచనలు దాగి ఉన్నాయి)
-
"మునుపటి సూచనలను విస్మరించండి" నమూనాలు
-
సాధన-ఉపయోగ అంచు కేసులు (చెడు URLలు, గడువు ముగింపులు, పాక్షిక అవుట్పుట్లు)
దృఢత్వం అనేది విశ్వసనీయత లక్షణాలలో ఒకటి, ఇది సంఘటనలు జరిగే వరకు అమూర్తంగా అనిపిస్తుంది. అప్పుడు అది... చాలా స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది [1].
7) పక్షపాతం, న్యాయంగా ఉండటం, మరియు అది ఎవరికి పని చేస్తుంది ⚖️
ఒక మోడల్ మొత్తం మీద "ఖచ్చితమైనది" కావచ్చు, అదే సమయంలో నిర్దిష్ట సమూహాలకు స్థిరంగా అధ్వాన్నంగా ఉంటుంది. అది చిన్న బగ్ కాదు. అది ఉత్పత్తి మరియు విశ్వసనీయత సమస్య.
ఆచరణాత్మక దశలు:
-
అర్థవంతమైన విభాగాల ద్వారా పనితీరును అంచనా వేయండి (చట్టపరంగా/నైతికంగా కొలవడానికి సముచితం)
-
సమూహాలలో ఎర్రర్ రేట్లు మరియు క్రమాంకనాన్ని పోల్చండి
-
సున్నితమైన లక్షణాలను ఎన్కోడ్ చేయగల ప్రాక్సీ లక్షణాల కోసం (జిప్ కోడ్, పరికర రకం, భాష) పరీక్షించండి
మీరు దీన్ని ఎక్కడో డాక్యుమెంట్ చేయకపోతే, మీరు ప్రాథమికంగా భవిష్యత్తు-మీరు మ్యాప్ లేకుండా ట్రస్ట్ సంక్షోభాన్ని డీబగ్ చేయమని అడుగుతున్నారు. మోడల్ కార్డులు దానిని ఉంచడానికి ఒక ఘనమైన ప్రదేశం [2], మరియు NIST యొక్క విశ్వసనీయత ఫ్రేమింగ్ మీకు “మంచి”లో ఏమి చేర్చాలి అనే దాని యొక్క బలమైన చెక్లిస్ట్ను ఇస్తుంది [1].
8) భద్రత మరియు భద్రతా పరీక్ష (ముఖ్యంగా LLM లకు) 🛡️
మీ మోడల్ కంటెంట్ను రూపొందించగలిగితే, మీరు ఖచ్చితత్వం కంటే ఎక్కువగా పరీక్షిస్తున్నారు. మీరు ప్రవర్తనను పరీక్షిస్తున్నారు.
వీటి కోసం పరీక్షలను చేర్చండి:
-
అనుమతించబడని కంటెంట్ జనరేషన్ (విధాన ఉల్లంఘనలు)
-
గోప్యతా లీకేజ్ (ఇది రహస్యాలను ప్రతిధ్వనిస్తుందా?)
-
అధిక-విలువైన ప్రాంతాలలో భ్రాంతులు
-
అతిగా తిరస్కరించడం (మోడల్ సాధారణ అభ్యర్థనలను తిరస్కరిస్తుంది)
-
విషప్రభావం మరియు వేధింపుల ఫలితాలు
-
ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ ద్వారా డేటా ఎక్స్ఫిల్ట్రేషన్ ప్రయత్నాలు
ఒక గ్రౌండెడ్ విధానం ఏమిటంటే: విధాన నియమాలను నిర్వచించండి → పరీక్ష ప్రాంప్ట్లను రూపొందించండి → మానవ + ఆటోమేటెడ్ తనిఖీలతో అవుట్పుట్లను స్కోర్ చేయండి → ఏదైనా మారిన ప్రతిసారీ దాన్ని అమలు చేయండి. ఆ “ప్రతిసారీ” భాగం అద్దె.
ఇది జీవితచక్ర ప్రమాద మనస్తత్వానికి చక్కగా సరిపోతుంది: పాలించు, సందర్భాన్ని మ్యాప్ చేయు, కొలవండి, నిర్వహించండి, పునరావృతం చేయండి [1].
9) ఆన్లైన్ పరీక్ష: దశలవారీగా విడుదలలు (సత్యం నివసించే చోట) 🚀
ఆఫ్లైన్ పరీక్షలు అవసరం. ఆన్లైన్ ఎక్స్పోజర్ అంటే రియాలిటీ బురద బూట్లు ధరించి కనిపిస్తుంది.
మీరు అందంగా కనిపించాల్సిన అవసరం లేదు. మీరు క్రమశిక్షణతో ఉంటే చాలు:
-
షాడో మోడ్లో అమలు చేయండి (మోడల్ నడుస్తుంది, వినియోగదారులను ప్రభావితం చేయదు)
-
క్రమంగా విడుదల (ముందుగా తక్కువ ట్రాఫిక్, ఆరోగ్యంగా ఉంటే విస్తరించండి)
-
ఫలితాలు మరియు సంఘటనలను ట్రాక్ చేయండి (ఫిర్యాదులు, తీవ్రతరం, విధాన వైఫల్యాలు)
మీరు తక్షణ లేబుల్లను పొందలేకపోయినా, మీరు ప్రాక్సీ సిగ్నల్లను మరియు కార్యాచరణ ఆరోగ్యాన్ని (జాప్యం, వైఫల్య రేట్లు, ఖర్చు) పర్యవేక్షించవచ్చు. ప్రధాన విషయం: మీ మొత్తం యూజర్ బేస్ [1] చేసే ముందు
10) విస్తరణ తర్వాత పర్యవేక్షణ: డ్రిఫ్ట్, క్షయం మరియు నిశ్శబ్ద వైఫల్యం 📉👀
మీరు పరీక్షించిన మోడల్ మీరు చివరికి జీవించే మోడల్ కాదు. డేటా మారుతుంది. వినియోగదారులు మారుతున్నారు. ప్రపంచం మారుతుంది. పైప్లైన్ తెల్లవారుజామున 2 గంటలకు విరిగిపోతుంది. అది ఎలా ఉందో మీకు తెలుసు..
మానిటర్:
-
ఇన్పుట్ డేటా డ్రిఫ్ట్ (స్కీమా మార్పులు, మిస్సింగ్, డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్లు)
-
అవుట్పుట్ డ్రిఫ్ట్ (క్లాస్ బ్యాలెన్స్ షిఫ్ట్లు, స్కోర్ షిఫ్ట్లు)
-
పనితీరు ప్రాక్సీలు (ఎందుకంటే లేబుల్ జాప్యాలు నిజమైనవి)
-
అభిప్రాయ సంకేతాలు (బొటనవేళ్లు క్రిందికి వంచి, తిరిగి సవరణలు, ఉద్ఘాటనలు)
-
సెగ్మెంట్-స్థాయి తిరోగమనాలు (నిశ్శబ్ద హంతకులు)
మరియు పెద్దగా అరుపులు లేకుండా హెచ్చరిక పరిమితులను సెట్ చేయండి. నిరంతరం అరుస్తున్న మానిటర్ విస్మరించబడుతుంది - నగరంలో కారు అలారం లాగా.
మీరు విశ్వసనీయత గురించి శ్రద్ధ వహిస్తే ఈ “మానిటర్ + కాలక్రమేణా మెరుగుపడుతుంది” లూప్ ఐచ్ఛికం కాదు [1].
11) మీరు కాపీ చేయగల ఆచరణాత్మక వర్క్ఫ్లో 🧩
స్కేల్ చేసే ఒక సాధారణ లూప్ ఇక్కడ ఉంది:
-
విజయం + వైఫల్య రీతులను నిర్వచించండి (ఖర్చు/జాప్యం/భద్రతతో సహా) [1]
-
డేటాసెట్లను సృష్టించండి:
-
బంగారు సెట్
-
అంచు-కేస్ ప్యాక్
-
ఇటీవలి నిజమైన నమూనాలు (గోప్యతకు సురక్షితం)
-
-
మెట్రిక్లను ఎంచుకోండి:
-
టాస్క్ మెట్రిక్స్ (F1, MAE, గెలుపు రేటు) [4][5]
-
భద్రతా ప్రమాణాలు (పాలసీ ఉత్తీర్ణత రేటు) [1][5]
-
ఆపరేషనల్ మెట్రిక్స్ (జాప్యం, ఖర్చు)
-
-
మూల్యాంకన సాధనాన్ని నిర్మించండి (ప్రతి మోడల్/ప్రాంప్ట్ మార్పుపై నడుస్తుంది) [4][5]
-
ఒత్తిడి పరీక్షలు + వ్యతిరేక పరీక్షలను జోడించండి [1][5]
-
ఒక నమూనా కోసం మానవ సమీక్ష (ముఖ్యంగా LLM అవుట్పుట్ల కోసం) [5]
-
షాడో + దశలవారీ రోల్అవుట్ ద్వారా షిప్ చేయండి [1]
-
పర్యవేక్షణ + హెచ్చరిక + క్రమశిక్షణతో తిరిగి శిక్షణ [1]
-
డాక్యుమెంట్ ఫలితంగా మోడల్-కార్డ్ స్టైల్ రైటప్ [2][3] వస్తుంది
శిక్షణ ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది. పరీక్ష అద్దె చెల్లించడం.
12) ముగింపు గమనికలు + శీఘ్ర పునశ్చరణ 🧠✨
AI మోడళ్లను ఎలా పరీక్షించాలో మీకు కొన్ని విషయాలు గుర్తుంటే :
-
ప్రాతినిధ్య పరీక్ష డేటాను ఉపయోగించండి మరియు లీకేజీని నివారించండి [4]
-
వాస్తవ ఫలితాలతో ముడిపడి ఉన్న బహుళ కొలమానాలను ఎంచుకోండి
-
మానవ సమీక్ష + గెలుపు రేటు శైలి పోలికలపై ఆధారపడండి [5]
-
పరీక్ష దృఢత్వం - అసాధారణ ఇన్పుట్లు మారువేషంలో ఉన్న సాధారణ ఇన్పుట్లు [1]
-
మోడల్స్ డ్రిఫ్ట్ మరియు పైప్లైన్లు విరిగిపోతాయి కాబట్టి సురక్షితంగా బయటకు వెళ్లి పర్యవేక్షించండి [1]
-
మీరు ఏమి చేసారో మరియు ఏమి పరీక్షించలేదో డాక్యుమెంట్ చేయండి (అసౌకర్యంగా ఉంది కానీ శక్తివంతమైనది) [2][3]
పరీక్ష అంటే కేవలం "ఇది పనిచేస్తుందని నిరూపించడం" కాదు. అది "మీ వినియోగదారులు చేసే ముందు అది ఎలా విఫలమవుతుందో కనుగొనడం." మరియు అవును, అది తక్కువ సెక్సీగా ఉంటుంది - కానీ విషయాలు చలించినప్పుడు మీ సిస్టమ్ను నిలబెట్టేది అదే... 🧱🙂
ప్రస్తావనలు
[1] NIST - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] మిచెల్ మరియు ఇతరులు - “మోడల్ రిపోర్టింగ్ కోసం మోడల్ కార్డ్లు” (arXiv:1810.03993)
[3] గెబ్రూ మరియు ఇతరులు - “డేటాసెట్ల కోసం డేటాషీట్లు” (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - “మోడల్ ఎంపిక మరియు మూల్యాంకనం” డాక్యుమెంటేషన్
[5] లియాంగ్ మరియు ఇతరులు - “భాషా నమూనాల సమగ్ర మూల్యాంకనం” (arXiv:2211.09110)