Создание надежной инфраструктуры для оценки больших языковых моделей (LLM) — важное условие для обеспечения качества AI-продуктов, поскольку поведение LLM крайне непредсказуемо. Традиционное программное обеспечение работает по детерминированным алгоритмам, где одинаковый ввод приводит к одинаковому результату. В отличие от этого, LLM выдают разные результаты даже на один и тот же запрос в зависимости от контекста и времени обращения.
Почему это критично для бизнеса
Изначально разработка LLM для Fortune 500 компаний сталкивается с уникальными вызовами. Например, неправильный вывод может стать причиной соблюдения юридических норм, что в некоторых сферах, таких как финансы или здравоохранение, означает риск штрафов и других последствий. Поэтому необходимо внедрение нового уровня инфраструктуры — AI Evaluation Stack — для управления и оценки поведения моделей в реальном времени.
Структура AI Evaluation Stack
AI Evaluation Stack делится на два уровня:
- Уровень 1 — детерминированные проверки: Первичная проверка на корректность выполнения, например, проверка синтаксиса. Эта стадия позволяет отсеять грубые ошибки, такие как неправильные ключи или адреса.
- Уровень 2 — модельные проверки: Этот уровень включает оценку семантических характеристик. Здесь используются LLM для оценки «человеческого» восприятия ответа — полезен ли он и соответствует ли ожиданиям.
Каждый успех на первом уровне позволяет избежать затрат на дорогостоящие проверки на втором уровне и экономит время на человеческий аудит.
Практическое применение LLM в бизнесе
Для разработчиков в России и СНГ внедрение такой системы — важным шагом к обеспечению качества своих AI-решений. Если ваша команда работает над проектами, связанными с генерацией контента или обработкой данных, вам следует ожидать роста расходов на компании с некорректными LLM до 30-40% в год.
Следующий шаг — внедрение и тестирование AI Evaluation Stack в реальных условиях. Это позволит командам получать качественные результаты и обеспечивать соответствие программного обеспечения требованиям бизнеса.