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

• 20250904_2375 Тестирование LLM-продуктов отличается от классического — Прямое развитие темы: детализирует специфику тестирования LLM-систем и критерии успеха
• 20190221_0300 Структура принятия продуктовых решений через три уровня — Предлагает методологию определения критериев успеха до эксперимента для недетерминированных систем
• 20250608_1906 Данные для тренировки голосовых моделей — Иллюстрирует проблему качества данных при тестировании AI-моделей на реальных сценариях
• 20190421_0457 Анализ данных важнее сбора метрик — Контрастирует с необходимостью глубокого качественного анализа результатов LLM-тестирования

---

Источник: Telegram, 2024-11-23