Maikling sagot: Para masuri nang maayos ang mga modelo ng AI, magsimula sa pamamagitan ng pagtukoy kung ano ang hitsura ng "mabuti" para sa totoong gumagamit at sa desisyong hawak. Pagkatapos, bumuo ng mga paulit-ulit na pagsusuri na may representatibong datos, mahigpit na kontrol sa pagtagas, at maraming sukatan. Magdagdag ng stress, bias, at mga pagsusuri sa kaligtasan, at tuwing may anumang magbabago (data, prompt, patakaran), patakbuhin muli ang harness at patuloy na subaybayan pagkatapos ilunsad.
Mga pangunahing punto:
Pamantayan ng tagumpay : Tukuyin ang mga gumagamit, desisyon, limitasyon, at pinakamalalang pagkabigo bago pumili ng mga sukatan.
Pag-uulit : Gumawa ng isang eval harness na nagsasagawa muli ng mga maihahambing na pagsubok sa bawat pagbabago.
Kalinisan ng datos : Panatilihing matatag ang mga hati, maiwasan ang mga duplikado, at harangan nang maaga ang pagtagas ng tampok.
Mga pagsusuri ng tiwala : Stress-test robustness, fairness slices, at mga pag-uugali sa kaligtasan ng LLM na may malinaw na rubrics.
Disiplina sa Lifecycle : Ipatupad nang paunti-unti, subaybayan ang mga paglihis at mga insidente, at idokumento ang mga kilalang kakulangan.
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:
🔗 Ano ang etika ng AI
Galugarin ang mga prinsipyong gumagabay sa responsableng disenyo, paggamit, at pamamahala ng AI.
🔗 Ano ang AI bias
Alamin kung paano nababago ng may kinikilingang datos ang mga desisyon at resulta ng AI.
🔗 Ano ang AI scalability
Unawain ang pag-scale ng mga AI system para sa performance, gastos, at reliability.
🔗 Ano ang AI
Isang malinaw na pangkalahatang-ideya ng artificial intelligence, mga uri, at gamit sa totoong buhay.
1) Magsimula sa hindi kaakit-akit na kahulugan ng "mabuti"
Bago ang mga sukatan, bago ang mga dashboard, bago ang anumang benchmark flexion - magpasya kung ano ang hitsura ng tagumpay.
Linawin:
-
Ang gumagamit: internal analyst, customer, clinician, driver, isang pagod na support agent noong alas-4 ng hapon…
-
Ang desisyon: aprubahan ang pautang, i-flag ang pandaraya, magmungkahi ng nilalaman, ibuod ang mga tala
-
Ang mga pinakamahalaga sa mga pagkabigo:
-
Mga maling positibo (nakakainis) vs mga maling negatibo (mapanganib)
-
-
Ang mga limitasyon: latency, gastos sa bawat kahilingan, mga panuntunan sa privacy, mga kinakailangan sa pagpapaliwanag, accessibility
Ito ang bahagi kung saan ang mga koponan ay napupunta sa pag-optimize para sa "medyo sukatan" sa halip na "makabuluhang resulta." Madalas itong nangyayari. Parang... madalas.
Ang isang matibay na paraan upang mapanatiling may kamalayan sa panganib (at hindi nakabatay sa vibes) ay ang pagbalangkas ng pagsubok sa paligid ng pagiging mapagkakatiwalaan at pamamahala ng panganib sa lifecycle, tulad ng ginagawa ng NIST sa AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) [1].
2) Ano ang bumubuo sa isang mahusay na bersyon ng "kung paano subukan ang mga modelo ng AI" ✅
Ang isang matibay na pamamaraan ng pagsubok ay may ilang mga hindi maaaring pag-usapan:
-
Kinatawan na datos (hindi lamang malinis na datos ng laboratoryo)
-
Malinaw na mga bitak na may pag-iwas sa pagtagas (tatalakayin pa iyan mamaya)
-
Mga Baseline (mga simpleng modelo na dapat talunin - may dahilan kung bakit umiiral ang mga dummy estimator [4])
-
Maraming sukatan (dahil ang isang numero ay nagsisinungaling sa iyo, nang magalang, nang harapan)
-
Mga pagsubok sa stress (mga kaso ng edge, hindi pangkaraniwang input, mga senaryo na parang adversarial)
-
Mga loop ng pagsusuri ng tao (lalo na para sa mga generative na modelo)
-
Pagsubaybay pagkatapos ng paglulunsad (dahil nagbabago ang mundo, nasisira ang mga pipeline, at ang mga gumagamit ay… malikhain [1])
Gayundin: ang isang mahusay na pamamaraan ay kinabibilangan ng pagdodokumento kung ano ang iyong sinubukan, kung ano ang hindi mo ginawa, at kung ano ang iyong kinakabahan. Ang seksyong "kung ano ang aking kinakabahan" ay nakakailang - at dito rin nagsisimulang mabuo ang tiwala.
Dalawang pattern ng dokumentasyon na palaging tumutulong sa mga koponan na manatiling tapat:
-
Mga Model Card (para saan ang modelo, paano ito sinuri, kung saan ito nabigo) [2]
-
Mga Datasheet para sa mga Dataset (ano ang datos, paano ito kinolekta, para saan ito dapat/hindi dapat gamitin) [3]
3) Ang realidad ng kagamitan: kung ano ang ginagamit ng mga tao sa pagsasagawa 🧰
Opsyonal ang mga kagamitan. Hindi opsyonal ang mga magagandang gawi sa pagsusuri.
Kung gusto mo ng praktikal na setup, karamihan sa mga team ay may tatlong bucket:
-
Pagsubaybay sa eksperimento (mga pagpapatakbo, mga config, mga artifact)
-
Evaluation harness (mga paulit-ulit na offline na pagsusulit + mga regression suite)
-
Pagsubaybay (mga signal na parang pag-anod, mga performance proxy, mga alerto sa insidente)
Marami kang makikitang mga halimbawa (hindi mga pag-endorso, at oo - mga tampok/pagbabago ng presyo): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.
ang ideyang pipiliin mo mula sa seksyong ito: bumuo ng isang paulit-ulit na evaluation harness . Gusto mo ng “pindutin ang button → makakuha ng maihahambing na mga resulta,” hindi “patakbuhin muli ang notebook at magdasal.”
4) Buuin ang tamang set ng pagsubok (at itigil ang pagtagas ng datos) 🚧
Isang nakakagulat na bilang ng mga "kahanga-hangang" modelo ang di-sinasadyang nandaraya.
Para sa karaniwang ML
Ilang mga hindi kaakit-akit na patakaran na nagliligtas sa mga karera:
-
Panatilihing ng tren/pagpapatunay/pagsubok (at isulat ang lohika ng split)
-
Pigilan ang mga duplicate sa mga hati (parehong user, parehong doc, parehong produkto, halos duplicate)
-
Abangan ang pagtagas ng tampok (mga impormasyon sa hinaharap na palihim na pumapasok sa mga "kasalukuyang" tampok)
-
Gumamit ng mga baseline (mga dummy estimator) para hindi ka magdiwang ng pagkatalo… wala [4]
Kahulugan ng tagas (ang mabilis na bersyon): anumang bagay sa pagsasanay/pagsusuri na nagbibigay sa modelo ng access sa impormasyong wala sana ito sa oras ng pagpapasya. Maaari itong maging halata ("future label") o banayad ("post-event timestamp bucket").
Para sa mga LLM at mga generative na modelo
Bumubuo ka ng sistema ng prompt-and-policy , hindi lang basta "isang modelo."
-
Gumawa ng isang ginintuang hanay ng mga prompt (maliit, mataas ang kalidad, matatag)
-
Magdagdag ng mga kamakailang totoong sample (hindi nagpapakilala + ligtas sa privacy)
-
Panatilihin ang isang edge-case pack : mga typo, slang, hindi karaniwang format, mga walang laman na input, mga sorpresang multilingual 🌍
Isang praktikal na bagay na napanood ko nang higit sa isang beses: ang isang team ay nagpapadala ng "malakas" na offline score, pagkatapos ay sasabihin ng customer support, "Astig. Ito ay ang kumpiyansang pagkukulang sa isang pangungusap na mahalaga." Ang solusyon ay hindi "mas malaking modelo." Ito ay mas mahusay na mga test prompt , mas malinaw na rubrics, at isang regression suite na nagparusa sa eksaktong failure mode na iyon. Simple lang. Epektibo.
5) Offline na pagsusuri: mga sukatan na may kahulugan 📏
Ayos lang ang mga sukatan. Hindi ang metric monoculture.
Klasipikasyon (spam, pandaraya, layunin, triage)
Gumamit ng higit pa sa katumpakan.
-
Katumpakan, pagpapabalik, F1
-
Pag-tune ng threshold (ang iyong default na threshold ay bihirang "tama" para sa iyong mga gastos) [4]
-
Mga matris ng kalituhan bawat segment (rehiyon, uri ng device, pangkat ng gumagamit)
Regresyon (pagtataya, pagpepresyo, pagmamarka)
-
MAE / RMSE (pumili batay sa kung paano mo gustong parusahan ang mga error)
-
Mga pagsusuring parang kalibrasyon kapag ang mga output ay ginagamit bilang "mga marka" (ang mga marka ba ay naaayon sa katotohanan?)
Mga sistema ng pagraranggo / pagrerekomenda
-
NDCG, MAP, MRR
-
Hiwain ayon sa uri ng query (ulo vs buntot)
Paningin sa kompyuter
-
mAP, IoU
-
Performance kada klase (mga bihirang klase kung saan nakakahiya sa iyo ang mga modelo)
Mga modelong generative (LLM)
Dito nagiging… pilosopikal ang mga tao 😵💫
Mga praktikal na opsyon na gumagana sa mga totoong pangkat:
-
Pagsusuri ng tao (pinakamahusay na signal, pinakamabagal na loop)
-
Kagustuhang pares / antas ng panalo (Mas madali ang A vs B kaysa sa ganap na pagmamarka)
-
Mga awtomatikong sukatan ng teksto (madaling gamitin para sa ilang gawain, nakaliligaw para sa iba)
-
Mga pagsusuring nakabatay sa gawain: “Nakuha ba nito ang mga tamang field?” “Sinunod ba nito ang patakaran?” “Binanggit ba nito ang mga sanggunian kung kinakailangan?”
Kung gusto mo ng nakabalangkas na "multi-metric, many-scenarios" na sanggunian, ang HELM ay isang mahusay na angkla: tahasan nitong itinutulak ang pagsusuri lampas sa katumpakan patungo sa mga bagay tulad ng pagkakalibrate, katatagan, bias/toxicity, at mga trade-off ng kahusayan [5].
Kaunting paglihis: ang mga awtomatikong sukatan para sa kalidad ng pagsusulat ay minsan parang pagtimbang lang ng sandwich. Wala naman itong kwenta, pero… sige na 🥪
6) Pagsubok sa tibay: pawisan ito nang kaunti 🥵🧪
Kung ang modelo mo ay gumagana lang sa mga malinis na bahagi, para lang itong plorera na gawa sa salamin. Maganda, marupok, at mahal.
Pagsubok:
-
Ingay: mga typo, nawawalang value, hindi karaniwang unicode, mga aberya sa pag-format
-
Pagbabago ng distribusyon: mga bagong kategorya ng produkto, bagong balbal, mga bagong sensor
-
Mga matinding halaga: mga numerong wala sa saklaw, malalaking payload, mga walang laman na string
-
Mga input na parang "adversarial" na hindi mukhang iyong training set pero mukhang mga user
Para sa mga LLM, isama ang:
-
Mga pagtatangkang mag-iniksyon nang mabilis (mga tagubiling nakatago sa loob ng nilalaman ng gumagamit)
-
Mga pattern na "Huwag pansinin ang mga nakaraang tagubilin"
-
Mga edge case ng paggamit ng tool (mga hindi magagandang URL, mga timeout, mga partial output)
Ang katatagan ay isa sa mga katangian ng pagiging mapagkakatiwalaan na parang abstrak hanggang sa magkaroon ka ng mga insidente. Pagkatapos ay nagiging… napaka-konkreto [1].
7) Pagkiling, pagiging patas, at kung para kanino ito nakikinabang ⚖️
Maaaring maging "tumpak" ang isang modelo sa pangkalahatan habang patuloy na mas malala para sa mga partikular na grupo. Hindi iyon maliit na bug. Iyan ay isang problema sa produkto at tiwala.
Mga praktikal na hakbang:
-
Suriin ang pagganap ayon sa makabuluhang mga segment (naaayon sa batas/etikal na sukatin)
-
Paghambingin ang mga rate ng error at kalibrasyon sa iba't ibang grupo
-
Pagsubok para sa mga feature ng proxy (zip code, uri ng device, wika) na maaaring mag-encode ng mga sensitibong katangian
Kung hindi mo ito idinodokumento sa kung saan, para mo na ring hinihiling sa hinaharap na i-debug ang isang krisis sa tiwala nang walang mapa. Ang mga Model Card ay isang matibay na lugar para ilagay ito [2], at ang trustworthiness framing ng NIST ay nagbibigay sa iyo ng isang matibay na checklist kung ano ang dapat isama sa "mabuti" [1].
8) Pagsusuri sa kaligtasan at seguridad (lalo na para sa mga LLM) 🛡️
Kung ang iyong modelo ay makakabuo ng nilalaman, hindi lang katumpakan ang iyong sinusubok. Sinusubukan mo rin ang pag-uugali.
Isama ang mga pagsusulit para sa:
-
Hindi pinapayagang pagbuo ng nilalaman (mga paglabag sa patakaran)
-
Paglabas ng privacy (ginagaya ba nito ang mga sikreto?)
-
Mga halusinasyon sa mga lugar na may mataas na panganib
-
Labis na pagtanggi (tinatanggihan ng modelo ang mga normal na kahilingan)
-
Mga resulta ng toxicity at panliligalig
-
Mga pagtatangka sa pag-exfiltrate ng data sa pamamagitan ng agarang pag-iniksyon
Ang isang grounded approach ay: tukuyin ang mga patakaran → bumuo ng mga test prompt → bigyan ng puntos ang mga output gamit ang tao + awtomatikong pagsusuri → patakbuhin ito sa tuwing may magbabago. Ang bahaging "sa bawat pagkakataon" ay ang upa.
Ito ay akmang-akma sa isang lifecycle risk mindset: pamahalaan, imapa ang konteksto, sukatin, pamahalaan, ulitin [1].
9) Online na pagsubok: mga unti-unting paglulunsad (kung saan nabubuhay ang katotohanan) 🚀
Kinakailangan ang mga offline na pagsusulit. Ang online na pagkakalantad ay kung saan lumalabas ang realidad na nakasuot ng maputik na sapatos.
Hindi mo kailangang maging magarbo. Kailangan mo lang maging disiplinado:
-
Patakbuhin sa shadow mode (tumatakbo ang modelo, hindi nakakaapekto sa mga gumagamit)
-
Unti-unting paglulunsad (maliit na trapiko muna, palawakin kung maayos)
-
Subaybayan ang mga kinalabasan at insidente (mga reklamo, pagtaas ng kaso, pagkabigo sa patakaran)
Kahit hindi ka makakuha ng agarang mga label, maaari mong subaybayan ang mga proxy signal at ang kalusugan ng operasyon (latency, mga rate ng pagkabigo, gastos). Ang pangunahing punto: gusto mo ng isang kontroladong paraan upang matuklasan ang mga pagkabigo bago pa man matuklasan ng iyong buong user base [1].
10) Pagsubaybay pagkatapos ng pag-deploy: pag-anod, pagkabulok, at tahimik na pagkabigo 📉👀
Ang modelong sinubukan mo ay hindi ang modelong gagamitin mo sa huli. Nagbabago ang data. Nagbabago ang mga user. Nagbabago ang mundo. Naputol ang pipeline ng alas-2 ng madaling araw. Alam mo na kung paano..
Subaybayan:
-
Pag-anod ng input data (mga pagbabago sa schema, kawalan, mga pagbabago sa distribusyon)
-
Pag-agos ng output (mga pagbabago sa balanse ng klase, mga pagbabago sa iskor)
-
Mga proxy ng pagganap (dahil totoo ang mga pagkaantala sa label)
-
Mga senyales ng feedback (mga thumbs down, muling pag-edit, pagpapataas)
-
Mga regresyon sa antas ng segment (mga silent killer)
At magtakda ng mga limitasyon ng alerto na hindi masyadong nanginginig. Ang isang monitor na palaging sumisigaw ay hindi pinapansin - tulad ng alarma ng kotse sa isang lungsod.
Ang ganitong siklo ng "monitor + improve over time" ay hindi opsyonal kung mahalaga sa iyo ang pagiging mapagkakatiwalaan [1].
11) Isang praktikal na daloy ng trabaho na maaari mong gayahin 🧩
Narito ang isang simpleng loop na nag-i-scale:
-
Tukuyin ang mga paraan ng tagumpay + pagkabigo (kasama ang gastos/latency/kaligtasan) [1]
-
Gumawa ng mga dataset:
-
ginintuang set
-
pakete ng gilid-case
-
mga kamakailang totoong sample (ligtas sa privacy)
-
-
Pumili ng mga sukatan:
-
mga sukatan ng gawain (F1, MAE, win-rate) [4][5]
-
mga sukatan ng kaligtasan (antas ng pagpasa sa patakaran) [1][5]
-
mga sukatan ng operasyon (latency, gastos)
-
-
Gumawa ng evaluation harness (gumagana sa bawat modelo/prompt change) [4][5]
-
Magdagdag ng mga stress test + mga pagsubok na parang palaban [1][5]
-
Pagsusuri ng tao para sa isang sample (lalo na para sa mga output ng LLM) [5]
-
Ipadala sa pamamagitan ng shadow + staged rollout [1]
-
Subaybayan + alerto + sanayin muli nang may disiplina [1]
-
Nagresulta ang dokumento sa isang sulatin na istilo ng model-card [2][3]
Ang pagsasanay ay kaakit-akit. Ang pagsusulit ay pagbabayad ng upa.
12) Mga pangwakas na tala + mabilis na pagbabalik-tanaw 🧠✨
Kung ilan lang ang natatandaan mo tungkol sa kung paano subukan ang mga modelo ng AI :
-
Gumamit ng representatibong datos ng pagsubok at iwasan ang tagas [4]
-
Pumili ng maraming sukatan na nakatali sa mga totoong resulta [4][5]
-
Para sa mga LLM, umasa sa pagsusuri ng tao + paghahambing ng istilo ng panalo [5]
-
Pagsubok sa katatagan - ang mga hindi pangkaraniwang input ay mga normal na input na nakabalatkayo [1]
-
Ilunsad nang ligtas at subaybayan, dahil ang mga modelo ay naaanod at ang mga pipeline ay nasisira [1]
-
Idokumento ang iyong ginawa at ang hindi mo sinubukan (hindi komportable ngunit mabisa) [2][3]
Ang pagsubok ay hindi lang basta "patunayan na gumagana ito." Ito ay "tuklasin kung paano ito nabigo bago pa man mabigo ang iyong mga gumagamit." At oo, hindi iyon gaanong kaakit-akit - ngunit ito ang bahaging nagpapanatili sa iyong sistema na nakatayo kapag ang mga bagay ay nagiging mahina... 🧱🙂
Mga Madalas Itanong
Pinakamahusay na paraan upang subukan ang mga modelo ng AI upang tumugma ito sa mga totoong pangangailangan ng gumagamit
Magsimula sa pamamagitan ng pagtukoy sa "mabuti" batay sa totoong gumagamit at sa desisyong sinusuportahan ng modelo, hindi lamang sa isang sukatan sa leaderboard. Tukuyin ang mga mode ng pagkabigo na may pinakamataas na gastos (mga maling positibo vs mga maling negatibo) at ipaliwanag ang mga mahihirap na limitasyon tulad ng latency, gastos, privacy, at kakayahang maipaliwanag. Pagkatapos ay pumili ng mga sukatan at mga test case na sumasalamin sa mga kinalabasang iyon. Pinipigilan ka nito sa pag-optimize ng isang "mabuting sukatan" na hindi kailanman nagiging mas mahusay na produkto.
Pagtukoy sa pamantayan ng tagumpay bago pumili ng mga sukatan ng pagsusuri
Isulat kung sino ang gumagamit, anong desisyon ang dapat suportahan ng modelo, at ano ang hitsura ng "pinakamasamang pagkabigo" sa produksyon. Magdagdag ng mga limitasyon sa operasyon tulad ng katanggap-tanggap na latency at gastos sa bawat kahilingan, kasama ang mga pangangailangan sa pamamahala tulad ng mga panuntunan sa privacy at mga patakaran sa kaligtasan. Kapag malinaw na ang mga iyon, ang mga sukatan ay nagiging isang paraan upang masukat ang tamang bagay. Kung wala ang balangkas na iyon, ang mga koponan ay may posibilidad na lumipat patungo sa pag-optimize ng anumang pinakamadaling sukatin.
Pag-iwas sa pagtagas ng datos at aksidenteng pandaraya sa pagsusuri ng modelo
Panatilihing matatag ang mga split ng pagsasanay/pagpapatunay/pagsubok at idokumento ang lohika ng split upang manatiling maaaring kopyahin ang mga resulta. Aktibong harangan ang mga duplicate at halos duplicate sa mga split (parehong user, dokumento, produkto, o paulit-ulit na pattern). Bantayan ang pagtagas ng feature kung saan ang impormasyong "hinaharap" ay pumapasok sa mga input sa pamamagitan ng mga timestamp o mga field pagkatapos ng kaganapan. Ang isang matibay na baseline (kahit na ang mga dummy estimator) ay makakatulong sa iyong mapansin kung kailan mo ipinagdiriwang ang noise.
Ang dapat kasama sa isang evaluation harness upang ang mga pagsubok ay manatiling maulit sa kabila ng mga pagbabago
Ang isang praktikal na harness ay muling nagpapatakbo ng mga maihahambing na pagsubok sa bawat modelo, prompt, o pagbabago sa patakaran gamit ang parehong mga dataset at mga panuntunan sa pagmamarka. Karaniwan itong may kasamang regression suite, malinaw na mga dashboard ng metrika, at mga nakaimbak na config at artifact para sa traceability. Para sa mga LLM system, kailangan din nito ng isang matatag na "ginintuang set" ng mga prompt kasama ang isang edge-case pack. Ang layunin ay "pindutin ang button → maihahambing na mga resulta," hindi "patakbuhin muli ang notebook at magdasal."
Mga sukatan para sa pagsubok ng mga modelo ng AI na lampas sa katumpakan
Gumamit ng maraming sukatan, dahil maaaring maitago ng isang numero ang mahahalagang kompromiso. Para sa klasipikasyon, ipares ang precision/recall/F1 sa threshold tuning at confusion matrices ayon sa segment. Para sa regression, piliin ang MAE o RMSE batay sa kung paano mo gustong parusahan ang mga error, at magdagdag ng mga calibration-style check kapag ang mga output ay gumagana tulad ng mga score. Para sa ranking, gamitin ang NDCG/MAP/MRR at slice by head vs tail queries upang makuha ang hindi pantay na performance.
Pagsusuri ng mga output ng LLM kapag hindi sapat ang mga awtomatikong sukatan
Ituring ito bilang isang sistema ng prompt-and-policy at pag-uugali ng iskor, hindi lamang pagkakatulad ng teksto. Pinagsasama ng maraming koponan ang pagsusuri ng tao sa pairwise preference (A/B win-rate), kasama ang mga pagsusuring nakabatay sa gawain tulad ng "nakuha ba nito ang tamang mga field" o "sinundan ba nito ang patakaran." Ang mga awtomatikong sukatan ng teksto ay makakatulong sa makikitid na kaso, ngunit madalas nilang nakakaligtaan kung ano ang pinapahalagahan ng mga user. Ang malinaw na rubrics at isang regression suite ay karaniwang mas mahalaga kaysa sa isang iskor lamang.
Mga pagsubok sa katatagan na dapat isagawa upang hindi masira ang modelo sa mga maingay na input
Subukang i-stress ang modelo gamit ang mga typo, nawawalang value, kakaibang format, at hindi karaniwang unicode, dahil bihirang maging maayos ang mga totoong user. Magdagdag ng mga distribution shift case tulad ng mga bagong kategorya, slang, sensor, o mga language pattern. Magsama ng mga extreme value (mga walang laman na string, malalaking payload, mga numerong wala sa saklaw) para maipakita ang mga brittle behavior. Para sa mga LLM, subukan din ang mga prompt injection pattern at mga pagkabigo sa paggamit ng tool tulad ng mga timeout o partial output.
Pagsusuri ng mga isyu sa pagkiling at pagiging patas nang hindi naliligaw sa teorya
Suriin ang performance sa mga makabuluhang slice at ihambing ang mga error rate at calibration sa iba't ibang grupo kung saan ito ay legal at etikal na naaangkop na sukatin. Maghanap ng mga proxy feature (tulad ng zip code, uri ng device, o wika) na maaaring hindi direktang mag-encode ng mga sensitibong katangian. Ang isang modelo ay maaaring magmukhang "tumpak sa pangkalahatan" habang patuloy na nabibigo para sa mga partikular na cohort. Idokumento ang iyong sinukat at ang hindi, upang ang mga pagbabago sa hinaharap ay hindi tahimik na magpasimula muli ng mga regresyon.
Isasama ang mga pagsubok sa kaligtasan at seguridad para sa mga generative AI at LLM system
Subukan ang hindi pinapayagang pagbuo ng nilalaman, pagtagas ng privacy, mga halusinasyon sa mga lugar na may mataas na panganib, at labis na pagtanggi kung saan hinaharangan ng modelo ang mga normal na kahilingan. Isama ang mga pagtatangka sa prompt injection at data exfiltration, lalo na kapag gumagamit ang system ng mga tool o kumukuha ng nilalaman. Ang isang grounded workflow ay: tukuyin ang mga panuntunan sa patakaran, bumuo ng isang set ng test prompt, magbigay ng marka gamit ang tao kasama ang mga awtomatikong pagsusuri, at patakbuhin itong muli tuwing magbabago ang mga prompt, data, o patakaran. Ang consistency ay ang upa na iyong binabayaran.
Paglulunsad at pagsubaybay sa mga modelo ng AI pagkatapos ilunsad upang mahuli ang mga paglihis at mga insidente
Gumamit ng mga staged rollout pattern tulad ng shadow mode at gradual traffic ramps upang mahanap ang mga pagkabigo bago pa man ito makita ng iyong buong user base. Subaybayan ang input drift (mga pagbabago sa schema, kawalan, mga pagbabago sa distribusyon) at output drift (mga pagbabago sa score, mga pagbabago sa class balance), kasama ang operational health tulad ng latency at gastos. Subaybayan ang mga feedback signal tulad ng mga pag-edit, escalation, at mga reklamo, at bantayan ang mga segment-level regression. Kapag may nagbago, patakbuhin muli ang parehong harness at patuloy na subaybayan.
Mga Sanggunian
[1] NIST - Balangkas ng Pamamahala ng Panganib sa Artipisyal na Katalinuhan (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Mitchell et al. - “Mga Model Card para sa Pag-uulat ng Modelo” (arXiv:1810.03993)
[3] Gebru et al. - “Mga Datasheet para sa mga Dataset” (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - Dokumentasyon ng “Pagpili at pagsusuri ng modelo”
[5] Liang et al. - “Holistic Evaluation of Language Models” (arXiv:2211.09110)