Оценка AI-агентов — это процесс анализа и понимания того, насколько эффективно AI-агент выполняет задачи, принимает решения и взаимодействует с пользователями. В силу их автономной природы, качественная оценка агентов необходима для обеспечения их корректного функционирования. AI-агенты должны действовать в соответствии с замыслом разработчиков, быть эффективными и соответствовать определенным этическим принципам AI, чтобы удовлетворять потребности организации. Процесс оценки помогает удостовериться, что агенты соответствуют указанным требованиям.

LLM-as-a-judge — распространённая техника оценки продуктов на основе LLM.

Популярность этой техники обусловлена практичностью: она представляет собой удобную альтернативу дорогостоящей человеческой оценке при анализе открытых текстовых ответов.

Оценивать сгенерированные тексты сложно, будь то «простой» саммари или диалог с чат-ботом. Метрики типа accuracy плохо работают, поскольку «правильный» ответ может быть сформулирован множеством способов, не обязательно совпадающих с образцом. Кроме того, стиль или тон — субъективные характеристики, которые сложно формализовать.

Люди способны учитывать такие нюансы, но ручная проверка каждого ответа плохо масштабируется. В качестве альтернативы появилась техника LLM-as-a-judge: для оценки сгенерированных текстов используются сами LLM. Интересно, что LLM одновременно являются и источником проблемы, и её решением!

Изучим бенчмарк для мультиагентных систем, его методологии и применение в оценке производительности агентов в сложных средах.

LLM-агенты — отстой. Я провёл последнюю неделю, разрабатывая LLM-агента с возможностью веб-краулинга, используя популярный Python-фреймворк, чтобы собирать информацию о потенциальных лидах из интернета. Результат оказался полным разочарованием.

Агент оказался медленным, нестабильным и с огромным числом багов (звучит знакомо? Передадим привет OpenAI!). Он постоянно делал ненужные вызовы функций, а иногда намертво застревал в бесконечных петлях "рассуждений", которые не имели никакого смысла. В итоге я на это забил и заменил его простым web-scraping скриптом, на написание кода которого у меня ушло 30 минут.

В середине 2024 года AI-агенты стали главной темой обсуждений в технологическом сообществе — с помощью них теперь выполняют множество задач от заказа ингредиентов для ужина до бронирования билетов и записи на прием к врачу. Затем появились вертикальные AI-агенты — узкоспециализированные системы, о которых заговорили как о потенциальной замене привычных SaaS-решений. Но по мере роста влияния агентов увеличиваются и риски, связанные с их преждевременным внедрением.

Недостаточно протестированный AI-агент может стать источником множества проблем: от неточных предсказаний и скрытых байасов до плохой адаптивности и уязвимостей в безопасности. Такие ошибки дезориентируют пользователей и подрывают доверие к системе, нарушая принципы fairness и транспарентности.

Если вы разрабатываете AI-агента, наличие чёткой стратегии безопасного деплоймента критически важно. В этой статье мы рассмотрим, почему тщательная валидация необходима, разберём пошаговые подходы к тестированию и методы проведения комплексной оценки AI-агентов для обеспечения их надёжного развертывания.

AI-агенты трансформируют индустрии — от чат-ботов в службе поддержки до продвинутых ассистентов для программирования. Однако, чтобы они действительно были эффективными и заслуживающими доверия, необходимо их тщательное тестирование. Строгая процедура тестирования и оценки позволяет оценить производительность агента, адаптивность к новым сценариям и соответствие требованиям безопасности.

В этой статье изложены структурированные шаги для тестирования и оценки AI-агентов с точки зрения надежности, устойчивости к сбоям и общего воздействия.

Часто недооцененным аспектом разработки AI-агентов остаётся этап оценки. Хотя создать proof of concept относительно просто, поиск оптимальной конфигурации для балансировки стоимости, скорости, релевантности и других параметров требует значительных временных затрат. Инструменты и фреймворки для оценки являются ключевыми элементами этой стадии оптимизации.

Если вам кажется, что нейросети тупят, не справляются с задачами или делают все как-то через раз — не спешите списывать их со счетов. Возможно, проблема не в них, а в том, как вы у нее спрашиваете.

LLM — не универсальное решение всех задач. Это предикативные модели, обученные на массивных объемах текстов, и их поведение напрямую зависит от того, что именно вы им подаете на вход. Промпт в этом контексте — полноценный интерфейс взаимодействия, инструкция, способ задать контекст. Если вводите плохой промпт, получаете плохой результат. Это не случайность, не артефакт, а вполне ожидаемое следствие некорректной постановки задачи.

Давайте представим стратегию, зародившуюся в военной сфере, где команды притворяются врагами друг друга, чтобы проверить оборонительные механизмы. Этот подход, известный как red teaming, оказался чрезвычайно ценным и теперь нашёл новое применение. Сегодня, когда искусственный интеллект занимает всё больше места в нашей повседневной жизни, использование метода red teaming для тестирования этих систем становится необходимым. Red teaming для моделей-LLM помогает убедиться, что они не только эффективны в работе, но и безопасны и надежны.

Пока одни спорят, заменит ли ИИ людей, другие уже выбирают, какую нейросеть поставить себе в напарники. ChatGPT, Claude, Mistral, а еще китайские модели, которые неожиданно набирают популярность — надо бы разобраться в этом хаосе.

Не стоит полагаться только на отзывы или случайные тесты. Разбираемся, по каким критериям действительно стоит оценивать LLM, чтобы выбрать мощную и полезную модель, а не просто хорошо обученного бота.

Нейросети – мощный инструмент, который уже меняет бизнес. Но обычно все сводится к общим словам: «ИИ помогает в маркетинге», «Нейросети улучшают сервис»… Звучит красиво, но где конкретика? Мы нашли реальные кейсы: как крупные компании уже используют искусственный интеллект, что из этого вышло и какие технологии стоят за успехом.

Большие языковые модели (LLM) в последнее время стремительно развиваются и несут в себе потенциал для кардинального преобразования ИИ. Точная оценка моделей LLM крайне важна, поскольку:

• Компании должны выбирать генеративные AI-модели для внедрения в работу. Базовых моделей LLM сейчас множество, и для каждой есть различные их модификации.

• После выбора модели будет проходить fine-tuning. И если производительность модели не измерена с достаточной точностью, пользователи не смогут оценить эффективность своих усилий.

Таким образом, необходимо определить:

• Оптимальные методы оценки моделей

• Подходящий тип данных для обучения и тестирования моделей

Поскольку оценка систем LLM является многомерной задачей, важно разработать комплексную методологию измерения их производительности. В этой статье рассматриваются основные проблемы существующих методов оценки и предлагаются решения для их устранения.

AI-агенты уже решают реальные задачи — от обслуживания клиентов до сложной аналитики данных. Но как убедиться, что они действительно эффективны? Ответ заключается в комплексной оценке AI-агентов.

Чтобы AI-система была надежной и последовательной, важно понимать типы AI-агентов и уметь их правильно оценивать. Для этого используются продвинутые методики и проверенные фреймворки оценки AI-агентов.

В этой статье мы рассмотрим ключевые метрики, лучшие практики и основные вызовы, с которыми сталкиваются компании при оценке AI-агентов в корпоративных средах.

2023 - 2024 годы стали переломными для искусственного интеллекта. Развитие технологий ускорилось, а внедрение нейросетей затронуло буквально все сферы жизни. Мощные мультимодальные модели, такие как GPT-4 от OpenAI и Gemini Ultra от Google, теперь способны анализировать не только текст, но и изображения, аудио, код и даже сложные бизнес-данные.

И вроде бы все здорово — ИИ избавляет нас от рутины, ускоряет работу и помогает автоматизировать процессы. Но вместе с этим появляется и тревога: а не останемся ли мы без работы? Этот страх небезоснователен — согласно анализу Goldman Sachs, к 2035 году из-за ИИ может исчезнуть до 300 миллионов рабочих мест по всему миру. Однако прогноз McKinsey Global Institute немного сглаживает панику: к 2030 году появится 20–50 миллионов новых профессий.

Так какие же специальности ИИ уже успешно вытесняет, а какие пока держатся — давайте разбираться.

Понедельник, 27 января, начался с крупнейшего однодневного падения компании в истории фондового рынка США. Акции NVIDIA упали на 18%, а прибыль снизилась на $589 миллиардов. А все из-за китайской версии «синего кита» — точнее, выхода ИИ-модели DeepSeek-R1. Издание The New Yorker назвало ситуацию «Sputnik moment», по аналогии с отправкой первого человека в космос. Тогда США осознали свое отставание от технического прогресса — и вот опять.

Но почему это вдруг произошло так резко? Ведь DeepSeek и другие китайские, европейские нейросети существовали и до 2025 года. Давайте разберемся, почему все вдруг обратили внимание на чат-бота из Поднебесной, когда вокруг так много аналогов.

Помните ситуацию, когда Gemini излишне старался быть политкорректным и отображал на всех сгенерированных изображениях только представителей небелых рас? Хотя это могло показаться забавным для многих, данный инцидент наглядно показал, что по мере роста возможностей больших языковых моделей (LLM) возрастают и их уязвимости. Это связано с тем, что сложность модели прямо пропорциональна размеру её выходного пространства, что, в свою очередь, создаёт больше возможностей для нежелательных рисков безопасности, таких как раскрытие личной информации и генерация дезинформации, предвзятости, разжигания ненависти или вредоносного контента. В случае с Gemini были выявлены серьёзные внутренние искажения, обусловленные составом обучающих данных, что и отразилось в его результатах.

В последнее время разработка и развертывание больших языковых моделей (LLM) стали ключевыми в формировании интеллектуальных приложений в различных областях. Но реализация этого потенциала требует строгого и систематического процесса оценки. Прежде чем углубляться в метрики и вызовы, связанные с оценкой LLM-систем, стоит задуматься: не сводится ли ваш процесс оценки к бесконечному циклу запуска LLM-приложений на наборе промптов, ручному анализу выходных данных и субъективной оценке их качества? Если да, то пора осознать, что оценка — это не разовая процедура, а многоэтапный итеративный процесс, оказывающий значительное влияние на производительность и жизненный цикл вашей LLM-системы. С развитием LLMOps (расширения MLOps, адаптированного для больших языковых моделей) интеграция процессов CI/CE/CD (непрерывная интеграция, непрерывная оценка и непрерывное развертывание) становится неотъемлемой частью управления жизненным циклом LLM-приложений.

Итеративный характер оценки включает в себя несколько ключевых компонентов. Во-первых, необходимо постоянно обновлять и улучшать тестовый датасет. Во-вторых, важно выбирать и внедрять метрики оценки, наиболее подходящие для конкретного сценария использования. Наконец, надежная инфраструктура оценки позволяет проводить тестирование в реальном времени на протяжении всего жизненного цикла LLM-приложения. Крайне важно признать значимость оценки как непрерывного и динамического процесса. Это компас, помогающий разработчикам и исследователям совершенствовать и оптимизировать LLM для повышения производительности и практического применения.

В этой статье я научу вас, как оценивать LLM-чат-ботов, чтобы понять, достаточно ли они убедительны, чтобы сойти за реальных людей. Но что еще важнее, вы сможете использовать результаты этой оценки, чтобы понять, как улучшить своего LLM-чат-бота, например, изменив промпт или саму LLM-модель.

В этой статье вы узнаете:

* Разницу между оценкой LLM-чат-ботов и стандартной оценкой LLM

* Различные подходы к оценке LLM-диалогов

* Различные типы метрик для оценки LLM-чат-ботов

* Как реализовать оценку LLM-диалогов в коде с использованием DeepEval

Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения на основе LLM.

Оценка LLM относится к процессу обеспечения соответствия выходных данных LLM человеческим ожиданиям, которые могут варьироваться от этических и безопасных соображений до более практических критериев, таких как правильность и релевантность выходных данных LLM. С инженерной точки зрения эти выходные данные LLM часто можно найти в форме тестовых кейсов, в то время как критерии оценки формализуются в виде метрик оценки LLM.

На повестке дня:

В чем разница между оценкой LLM и оценкой системы LLM, а также их преимущества

Офлайн-оценки, что такое бенчмарки системы LLM, как создавать наборы данных для оценки и выбирать правильные метрики оценки LLM, а также распространенные ошибки

Оценки в реальном времени и их польза для улучшения наборов данных для офлайн-оценок

Реальные примеры использования систем LLM и как их оценивать, включая chatbotQA и Text-SQL

Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.

В этой статье вы научитесь всему, что нужно знать о метриках оценки LLM, включая примеры кода. Мы рассмотрим следующие вопросы:

Что такое метрики оценки LLM, как их можно использовать для оценки систем LLM, а также распространенные ошибки и что делает метрики отличными.

Различные методы вычисления метрик оценки LLM и почему подход LLM-as-a-judge («LLM как судья») является наиболее эффективным.

Как реализовать и выбрать подходящий набор метрик оценки LLM с использованием библиотеки DeepEval (GitHub: DeepEval).