Проблема тестирования недетерминированных систем
Проблема тестирования недетерминированных систем
Тестирование приложений на основе LLM требует качественно иного подхода, чем традиционное тестирование. Невозможно полагаться на одинаковые результаты при повторных запусках. Интерпретация результатов требует не только программистских навыков, но и глубокого понимания предметной области. Это создаёт новый класс проблем для обеспечения качества AI-приложений.
Связи
- Тестирование LLM-продуктов отличается от классического — Прямое развитие темы: детализирует специфику тестирования LLM-систем и критерии успеха
- Структура принятия продуктовых решений через три уровня — Предлагает методологию определения критериев успеха до эксперимента для недетерминированных систем
- Данные для тренировки голосовых моделей — Иллюстрирует проблему качества данных при тестировании AI-моделей на реальных сценариях
- Анализ данных важнее сбора метрик — Контрастирует с необходимостью глубокого качественного анализа результатов LLM-тестирования
Источник: Telegram, 2024-11-23
Связанные заметки
Разработчик как дирижёр AI-систем
#AI#programming#leadership
Новая парадигма программирования с AI
#AI#programming#tools
AI может устранить необходимость архитектурных паттернов в коде
#AI#programming#automation
ChatGPT как инструмент быстрого прототипирования кода
#AI#automation#programming
AI неизбежно доминирует в программировании
#AI#programming#technology
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний