Ответы 1.6

Теория

1. Оценка ответов LLM необходима для понимания их эффективности, соответствия поставленным целям и выявления областей для улучшения. Оценивать следует по точности, релевантности и полноте.
2. Ключевые метрики: точность, полнота, F1-мера и рейтинги удовлетворённости пользователей. Эти показатели помогают направлять развитие продукта и принимать решения о выпуске изменений.
3. Переход к продакшену — это итеративный процесс: от быстрых прототипов к выявлению недостатков, постепенному усложнению и расширению датасетов. При этом важна практическая ценность, а не достижение «идеальности».
4. Для high-stakes сценариев (медицина, право, финансы) требуется строгая проверка, расширенные валидации, обнаружение и смягчение предвзятости (bias), а также этическая экспертиза.
5. Лучшие практики: начинать с малого, быстро итерировать, автоматизировать тестирование и контроль качества.
6. Автоматизированные тесты ускоряют сравнение с эталоном, помогают выявлять ошибки и обеспечивают непрерывную обратную связь.
7. Подбор метрик и строгости проверки должен соответствовать целям и рискам приложения; для high-stakes сценариев требуется повышенная строгость.
8. Полноценный фреймворк оценки включает: рубрику критериев, протоколы (кто, как и чем оценивает), а также сравнение с эталоном при необходимости.
9. Продвинутые техники оценки: семантическая близость (с использованием эмбеддингов), крауд-оценка, автоматические проверки когерентности и логики, а также адаптивные схемы оценки под конкретный домен.
10. Непрерывная оценка и использование разнообразных тест-кейсов повышают надёжность и релевантность ответов в различных сценариях.

Практика (эскизы)

1. Функция оценки по рубрике:

   def evaluate_response(response: str, rubric: dict) -> dict:
       results = {}
       total_weight = sum(rubric[c]['weight'] for c in rubric)
       total_score = 0
       for criteria, details in rubric.items():
           score = details.get('weight', 1)  # заглушка — замените на реальную логику
           feedback = f"Заглушка обратной связи для {criteria}."
           results[criteria] = {'score': score, 'feedback': feedback}
           total_score += score * details['weight']
       results['overall'] = {
           'weighted_average_score': total_score / total_weight,
           'feedback': 'Общая обратная связь на основе рубрики.'
       }
       return results
   

2. Заготовка рубрики:

   rubric = {
       'accuracy': {'weight': 3},
       'relevance': {'weight': 2},
       'completeness': {'weight': 3},
       'coherence': {'weight': 2},
   }
   

3. Идеальный ответ как эталон — это сравнение по критериям с взвешиванием и текстовой обратной связью.