Тестирование LLM-функций зачастую основано на некорректных методах, что приводит к неверным результатам. Это важно знать, чтобы избежать ситуаций, когда ассистенты с искусственным интеллектом выдают неверные рекомендации или обещания клиентам, не соответствующие действительности.
Ситуация на рынке AI и необходимость тестирования
С увеличением внедрения LLM (Large Language Model) в бизнес-процессы компании сталкиваются с необходимостью их тщательной проверки. Ошибки в интерпретации могут привести к серьёзным последствиям. Ситуации, когда AI-ассистент обещает возврат средств в случае, не предусмотренном правилами компании, уже произошли. Это говорит о важности качественного тестирования.
Фаза тестирования: на что обратить внимание
Многие команды используют простые критерии для оценки LLM-функций, например, один входной запрос и ожидаемый ответ. Это приемлемо для функций с ожидаемым детерминированным результатом, но не для генеративных моделей, где результаты могут варьироваться. Важно оценивать более широкие критерии работы модели, выводя не только числа, но и исследуя её реакции на различные сценарии.
В исследовании, проведённом командой Thinking Machines, состояло в пересылке одного и того же запроса к модели Qwen3-235B‑A22B‑Instruct-2507 тысячу раз при нулевой температуре генерации, которая должна обеспечивать детерминированный ответ. Однако даже в таких условиях были получены 80 различных ответов.
Распространённые ошибки в тестировании
Одной из частых ошибок является проверка формы ответа вместо фильтрации принятых решений. Например, команды могут сравнивать ответ с эталоном, что не всегда отражает истинное качество работы модели. Это приводит к ложным красным тестам, когда модель работает правильно, но ожидаемый результат не совпадает с форматом ответа. Вместо этого рекомендуется использовать ключевые слова или более гибкие методы оценки функционала.
Создание так называемого eval-набора для LLM-функции должно учитывать различные свойства ответов и их возможные изменения. Важно вести учёт возможных вариантов ответа в зависимости от контекста.
Практические выводы для разработчиков
Для IT-специалистов, работающих с LLM, критически важно осознать, что простое тестирование не обеспечивает качественного результата. Вместо этого необходимо разрабатывать более сложные и многогранные методы оценки, чтобы избежать ситуации, когда показатели тестирования выглядят «зелёными», а фактическая работа модели может оставлять желать лучшего.
Теперь разработчики должны обращать внимание на разнообразие ответов, анализировать и проводить тесты на основе более сложных сценариев, что позволит избежать недоразумений при внедрении AI-ассистентов в рабочие процессы.
Следующий шаг для компаний — интеграция более строгих методов тестирования и настройки AI, чтобы минимизировать ошибки и повысить уровень доверия к LLM в профессиональной среде.