إذا كنت تُطلق وكلاء ذكاء اصطناعي دون تحقق خارجي، فمستخدموك هم من يقومون بالاختبار. احصل على الإطار العملي لتقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي بمستوى الإنتاج قبل وصولهم إلى الإنتاج. احصل على الدليل لتتعلم كيف: تبني مجموعات بيانات اختبار موسومة تغطي حالات الاستخدام الأساسية والحالات الحدية والمدخلات العدائية؛ تصمم مقيّمين حتميين وLLM كقاضٍ يعكسون التأثير التجاري الحقيقي؛ تتبع سير العمل متعدد الوكلاء من البداية إلى النهاية أثناء التجريب لالتقاط الأعطال قبل المستخدمين؛ تمنع انحراف النموذج من خلال إبقاء بيئة الاختبار خارج الإنتاج متوافقة مع الإنتاج.

النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) هي أيضًا أنظمة برمجية مثل أي نظام برمجي آخر قد نصادفه. لكن لا يمكننا اختبار LLM بالطريقة نفسها التي نختبر بها نظامًا برمجيًا عاديًا. على سبيل المثال، يمكن لدالة عادية أن تستقبل رقمين وتعيد دائمًا الرقم نفسه كمجموع. ومع ذلك، عندما نطرح السؤال نفسه مرتين على LLM، فمن المرجح أن ينتج إجابتين بصياغة مختلفة. وقد تكون كلتاهما مقبولة. لكن ذلك يجعل التقييم صعبًا. لتقييم LLM، علينا قياس ما إذا كان التطبيق يستمر في التصرف بشكل صحيح عبر العديد من الحالات.

“LLM كقاضٍ” هو جزء من عملية التقييم هذه. وهو يتضمن استخدام نموذج لغوي واحد لتقييم المخرجات التي يولّدها نموذج لغوي آخر. لكن نموذج القاضي وحده لا يكفي.