Какие существуют методы тестирования различных идей при разработке технических заданий для ИИ?

Некоторые методы тестирования различных идей при разработке технических заданий для ИИ:

• Бенчмаркинг. blog.rt.ru Это сравнение результатов работы нейросети с определёнными показателями (бенчмарками). blog.rt.ru Бенчмарки помогают измерить, насколько успешно нейросеть справляется с задачами. blog.rt.ru Например, для оценки математических способностей используют бенчмарки GSM8K и MATH, умения кодить — HumanEval, понимания текста — DROP и RACE, общей эрудиции — MMLU. blog.rt.ru
• LLM-as-a-Judge. blog.rt.ru Это подход, при котором большая языковая модель используется для объективной оценки работы других нейросетей. blog.rt.ru Модель-судья анализирует ответы тестируемой нейросети по заранее заданным критериям: точность фактов, полезность информации, соответствие контексту, стиль изложения и другие параметры качества. blog.rt.ru
• HHEM-2.0. blog.rt.ru Это усовершенствованная методология оценки работы нейросетей, которая основана на принципах человеческого восприятия и взаимодействия. blog.rt.ru Модель фокусируется на оценке качества ответов с точки зрения их полезности и релевантности для людей. blog.rt.ru
• Каскадный метод тестирования. blog.rt.ru Основан на использовании мультиагентных кластеров. blog.rt.ru Создаётся кластер из нескольких типов нейросетей: «верификаторов», которые задают вопросы и анализируют ответы тестируемой модели. blog.rt.ru
• Визуальное тестирование. dzen.ru С помощью технологий, основанных на сравнении изображений, можно проверять внешний вид приложений. dzen.ru
• Интеграция с методами непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). dzen.ru Инструменты могут мгновенно запускать тесты при внесении изменений в код, что гарантирует, что новые функции или исправления не приведут к возникновению новых проблем. dzen.ru