Risposta breve: definisci cosa si intende per "buono" per il tuo caso d'uso, quindi esegui test con prompt rappresentativi e con versioni diverse e casi limite. Associa metriche automatizzate a punteggi basati su rubriche umane, insieme a controlli di sicurezza avversaria e di inserimento di prompt. Se i vincoli di costo o latenza diventano vincolanti, confronta i modelli in base al successo dell'attività per libbra spesa e ai tempi di risposta p95/p99.
Punti chiave:
Responsabilità : assegnare proprietari chiari, conservare registri delle versioni ed eseguire nuovamente le valutazioni dopo qualsiasi richiesta o modifica del modello.
Trasparenza : annotare i criteri di successo, i vincoli e i costi di fallimento prima di iniziare a raccogliere i punteggi.
Verificabilità : mantenere suite di test ripetibili, set di dati etichettati e metriche di latenza p95/p99 monitorate.
Contestabilità : utilizzare rubriche di revisione umana e un percorso di appello definito per i risultati contestati.
Resistenza all'uso improprio : iniezione di richieste da parte del Red Team, argomenti sensibili e rifiuto eccessivo di proteggere gli utenti.
Se stai scegliendo un modello per un prodotto, un progetto di ricerca o anche uno strumento interno, non puoi semplicemente dire "sembra intelligente" e poi pubblicarlo (vedi la guida alle valutazioni di OpenAI e il NIST AI RMF 1.0 ). È così che ti ritrovi con un chatbot che spiega con sicurezza come cuocere una forchetta nel microonde. 😬
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1) Definire "buono" (dipende, e va bene così) 🎯
Prima di effettuare qualsiasi valutazione, decidi cosa significa successo. Altrimenti misurerai tutto e non imparerai nulla. È come portare un metro a nastro per giudicare una gara di torte. Certo, otterrai dei numeri, ma non ti diranno molto 😅
Chiarire:
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Obiettivo dell'utente : riepilogo, ricerca, scrittura, ragionamento, estrazione di fatti
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Costo del fallimento : una raccomandazione cinematografica sbagliata è divertente; un'errata istruzione medica non è… divertente (inquadramento del rischio: NIST AI RMF 1.0 ).
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Ambiente di runtime : sul dispositivo, nel cloud, dietro un firewall, in un ambiente regolamentato
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Vincoli principali : latenza, costo per richiesta, privacy, spiegabilità, supporto multilingue, controllo del tono
Un modello "migliore" in un lavoro può rivelarsi un disastro in un altro. Non è una contraddizione, è la realtà. 🙂
2) Come si presenta un solido framework di valutazione del modello di intelligenza artificiale 🧰
Sì, questa è la parte che la gente salta. Prendono un benchmark, lo eseguono una volta e basta. Un framework di valutazione solido presenta alcune caratteristiche coerenti (esempi pratici di strumenti: OpenAI Evals / OpenAI evals guide ):
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Ripetibile : puoi eseguirlo di nuovo la prossima settimana e fidarti dei confronti
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Rappresentativo : riflette i tuoi utenti e le tue attività effettive (non solo informazioni banali)
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Multistrato : combina metriche automatizzate + revisione umana + test avversari
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Azionabile : i risultati ti dicono cosa correggere, non solo "il punteggio è sceso"
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Antimanomissione : evita "l'insegnamento per il test" o perdite accidentali
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Attenzione ai costi : la valutazione in sé non dovrebbe farti fallire (a meno che non ti piaccia il dolore)
Se la tua valutazione non riesce a sopravvivere a un compagno di squadra scettico che ti dice "Ok, ma trasferiscilo alla produzione", allora non è ancora finita. È il momento di verificare l'atmosfera.
3) Come valutare i modelli di intelligenza artificiale partendo dalle sezioni dei casi d'uso 🍰
Ecco un trucco che fa risparmiare un sacco di tempo: suddividere il caso d'uso in sezioni .
Invece di "valutare il modello", fai:
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Comprensione dell'intento (ottiene ciò che l'utente desidera)
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Recupero o utilizzo del contesto (utilizza correttamente le informazioni fornite)
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Ragionamento/attività multi-step (rimane coerente nei vari passaggi)
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Formattazione e struttura (segue le istruzioni)
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Sicurezza e allineamento delle policy (evita contenuti non sicuri; vedere NIST AI RMF 1.0 )
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Tono e voce del marchio (suona come vuoi che suoni)
Questo fa sì che "Come valutare i modelli di intelligenza artificiale" sembri meno un esame enorme e più una serie di quiz mirati. I quiz sono fastidiosi, ma gestibili. 😄
4) Nozioni di base sulla valutazione offline: set di test, etichette e i dettagli poco attraenti che contano 📦
La valutazione offline è quella in cui si eseguono test controllati prima che gli utenti tocchino qualsiasi cosa (modelli di flusso di lavoro: OpenAI Evals ).
Crea o colleziona un set di test che sia veramente tuo
Un buon set di test solitamente include:
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Esempi d'oro : risultati ideali che saresti orgoglioso di spedire
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Casi limite : prompt ambigui, input disordinati, formattazione inaspettata
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Sonde in modalità di errore : prompt che provocano allucinazioni o risposte non sicure (framing dei test di rischio: NIST AI RMF 1.0 )
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Copertura della diversità : diversi livelli di abilità degli utenti, dialetti, lingue, domini
Se esegui il test solo su prompt "puliti", il modello avrà un aspetto fantastico. In questo caso, i tuoi utenti si presenteranno con errori di battitura, frasi a metà e un'energia da clic rabbioso. Benvenuti nella realtà.
Scelte di etichettatura (ovvero: livelli di rigore)
È possibile etichettare gli output come:
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Binario : superato/fallito (veloce, severo)
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Ordinale : punteggio di qualità da 1 a 5 (sfumato, soggettivo)
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Multi-attributo : accuratezza, completezza, tono, uso delle citazioni, ecc. (migliore, più lento)
La multi-attributo è la scelta ideale per molti team. È come assaggiare il cibo e giudicare la sapidità separatamente dalla consistenza. Altrimenti, dici semplicemente "buono" e fai spallucce.
5) Metriche che non mentono e metriche che in un certo senso lo fanno 📊😅
Le metriche sono preziose... ma possono anche essere una bomba di glitter. Luccicanti, ovunque e difficili da pulire.
Famiglie metriche comuni
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Precisione/corrispondenza esatta : ottimo per estrazione, classificazione, attività strutturate
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F1 / precisione / richiamo : utile quando perdere qualcosa è peggio di un rumore extra (definizioni: scikit-learn precisione/richiamo/punteggio F )
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Sovrapposizione di stile BLEU / ROUGE : accettabile per attività di riepilogo, spesso fuorviante (metriche originali: BLEU e ROUGE )
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Somiglianza incorporata : utile per la corrispondenza semantica, può premiare le risposte sbagliate ma simili
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Tasso di successo dell'attività : "l'utente ha ottenuto ciò di cui aveva bisogno" è lo standard di riferimento quando ben definito
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Conformità ai vincoli : segue il formato, la lunghezza, la validità JSON, l'aderenza allo schema
Il punto chiave
Se il tuo compito è aperto (scrivere, ragionare, chat di supporto), le metriche basate su un singolo numero possono essere... traballanti. Non inutili, solo traballanti. Misurare la creatività con un righello è possibile, ma ti sentirai sciocco a farlo. (E probabilmente ti caverai anche un occhio.)
Quindi: usate parametri, ma ancorateli alla revisione umana e ai risultati reali dei compiti (un esempio di discussione sulla valutazione basata su LLM + avvertenze: G-Eval ).
6) La tabella comparativa: le migliori opzioni di valutazione (con stranezze, perché la vita ha le sue stranezze) 🧾✨
Ecco un pratico menu di approcci di valutazione. Mescolate e abbinate. La maggior parte dei team lo fa.
| Strumento / Metodo | Pubblico | Prezzo | Perché funziona |
|---|---|---|---|
| Suite di test prompt realizzata manualmente | Prodotto + eng | $ | Molto mirato, rileva rapidamente le regressioni, ma è necessario mantenerlo per sempre 🙃 (strumenti di partenza: OpenAI Evals ) |
| Pannello di punteggio della rubrica umana | Team che possono risparmiare revisori | $$ | Ideale per tono, sfumatura, "un essere umano accetterebbe questo", leggero caos a seconda dei recensori |
| LLM-come giudice (con rubriche) | Cicli di iterazione veloci | $-$$ | Veloce e scalabile, ma può ereditare pregiudizi e talvolta valuta le vibrazioni, non i fatti (ricerca + noti problemi di pregiudizio: G-Eval ) |
| Sprint avversario di squadra rossa | Sicurezza + conformità | $$ | Trova modalità di errore piccanti, in particolare l'iniezione rapida: sembra un test da stress in palestra (panoramica delle minacce: OWASP LLM01 Prompt Injection / OWASP Top 10 per le app LLM ) |
| Generazione di test sintetici | Team Data-light | $ | Ottima copertura, ma i prompt sintetici possono essere troppo ordinati, troppo educati... gli utenti non sono educati |
| Test A/B con utenti reali | Prodotti maturi | $$$ | Il segnale più chiaro, ma anche il più stressante a livello emotivo quando le metriche oscillano (guida pratica classica: Kohavi et al., “Esperimenti controllati sul web” ) |
| Valutazione basata sul recupero (controlli RAG) | Ricerca + app QA | $$ | Le misure “utilizzano correttamente il contesto”, riducono l’inflazione del punteggio delle allucinazioni (panoramica della valutazione RAG: Valutazione di RAG: un sondaggio ) |
| Monitoraggio + rilevamento della deriva | Sistemi di produzione | $$-$$$ | Rileva il degrado nel tempo, senza essere appariscente fino al giorno in cui ti salva 😬 (panoramica sulla deriva: sondaggio sulla deriva concettuale (PMC) ) |
Nota che i prezzi sono volutamente variabili. Dipendono dalla scala, dagli strumenti e dal numero di riunioni che si generano accidentalmente.
7) Valutazione umana: l'arma segreta che le persone sottofinanziano 👀🧑⚖️
Se esegui solo una valutazione automatizzata, perderai:
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Discordanza di tono ("perché è così sarcastico")
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Sottili errori fattuali che sembrano fluenti
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Implicazioni dannose, stereotipi o formulazioni imbarazzanti (inquadramento del rischio + pregiudizio: NIST AI RMF 1.0 )
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Errori nel seguire le istruzioni che suonano ancora "intelligenti"
Rendere concrete le rubriche (altrimenti i revisori faranno stile libero)
Rubrica sbagliata: “Utilità”.
Rubrica migliore:
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Correttezza : fattualmente accurato dato il prompt + contesto
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Completezza : copre i punti richiesti senza divagare
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Chiarezza : leggibile, strutturato, minima confusione
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Politica/sicurezza : evita contenuti riservati, gestisce bene i rifiuti (inquadramento di sicurezza: NIST AI RMF 1.0 )
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Stile : corrisponde alla voce, al tono, al livello di lettura
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Fedeltà : non inventa fonti o affermazioni non supportate
Inoltre, di tanto in tanto, eseguite controlli tra valutatori. Se due revisori sono costantemente in disaccordo, non è un "problema di persone", ma un problema di rubrica. Di solito (nozioni di base sull'affidabilità tra valutatori: McHugh sul kappa di Cohen ).
8) Come valutare i modelli di intelligenza artificiale in termini di sicurezza, robustezza e "ugh, utenti" 🧯🧪
Questa è la parte che fai prima del lancio e che poi continui a fare, perché Internet non dorme mai.
Test di robustezza da includere
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Errori di battitura, slang, grammatica errata
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Prompt molto lunghi e prompt molto brevi
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Istruzioni contrastanti ("sii breve ma includi ogni dettaglio")
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Conversazioni multi-turn in cui gli utenti cambiano gli obiettivi
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Tentativi di iniezione rapida ("ignora le regole precedenti...") (dettagli della minaccia: OWASP LLM01 Prompt Injection )
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Argomenti delicati che richiedono un rifiuto cauto (inquadramento rischio/sicurezza: NIST AI RMF 1.0 )
La valutazione della sicurezza non è solo "rifiuta"
Un buon modello dovrebbe:
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Rifiutare le richieste non sicure in modo chiaro e calmo (impostazione di riferimento: NIST AI RMF 1.0 )
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Fornire alternative più sicure quando appropriato
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Evitare di rifiutare eccessivamente le query innocue (falsi positivi)
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Gestire le richieste ambigue con domande chiarificatrici (quando consentito)
Il rifiuto eccessivo è un vero problema del prodotto. Agli utenti non piace essere trattati come goblin sospetti. 🧌 (Anche se sono goblin sospetti.)
9) Costi, latenza e realtà operativa: la valutazione che tutti dimenticano 💸⏱️
Un modello può essere "fantastico" e tuttavia non adatto alle tue esigenze se è lento, costoso o fragile dal punto di vista operativo.
Valutare:
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Distribuzione della latenza (non solo media: p95 e p99 sono importanti) (perché i percentili sono importanti: Google SRE Workbook sul monitoraggio )
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Costo per attività riuscita (non costo per token in isolamento)
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Stabilità sotto carico (timeout, limiti di velocità, picchi anomali)
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Affidabilità delle chiamate degli strumenti (se utilizza funzioni, si comporta)
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Tendenze della lunghezza di output (alcuni modelli sono discontinui e il divagare costa denaro)
Un modello leggermente peggiore, ma due volte più veloce, può vincere in pratica. Sembra ovvio, eppure la gente lo ignora. Come comprare un'auto sportiva per andare a fare la spesa e poi lamentarsi dello spazio nel bagagliaio.
10) Un semplice flusso di lavoro end-to-end che puoi copiare (e modificare) 🔁✅
Ecco un flusso pratico su come valutare i modelli di intelligenza artificiale senza rimanere intrappolati in esperimenti infiniti:
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Definisci il successo : compito, vincoli, costi di fallimento
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Creare un piccolo set di test "core" : 50-200 esempi che riflettano l'utilizzo reale
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Aggiungere set di edge e avversari : tentativi di iniezione, prompt ambigui, sonde di sicurezza (classe di iniezione prompt: OWASP LLM01 )
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Esegui controlli automatici : formattazione, validità JSON, correttezza di base ove possibile
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Esegui una revisione umana : campiona gli output in tutte le categorie, assegna un punteggio con la rubrica
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Confronta i compromessi : qualità vs costo vs latenza vs sicurezza
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Versione pilota in versione limitata : test A/B o implementazione graduale (guida ai test A/B: Kohavi et al. )
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Monitoraggio in produzione : deriva, regressioni, cicli di feedback degli utenti (panoramica della deriva: sondaggio sulla deriva del concetto (PMC) )
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Iterare : aggiornare i prompt, recuperare, ottimizzare, guardrail, quindi rieseguire la valutazione (modelli di iterazione della valutazione: guida alle valutazioni di OpenAI )
Tieni registri delle versioni. Non perché sia divertente, ma perché il tuo io futuro ti ringrazierà mentre sorseggia un caffè e borbotta "cosa è cambiato..." ☕🙂
11) Errori comuni (ovvero: modi in cui le persone si ingannano accidentalmente) 🪤
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Allenamento per il test : ottimizzi i prompt finché il benchmark non sembra ottimo, ma gli utenti ne soffrono
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Dati di valutazione trapelati : i prompt dei test vengono visualizzati nei dati di formazione o di messa a punto (ops)
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Culto di una singola metrica : inseguire un punteggio che non riflette il valore dell'utente
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Ignorare lo spostamento della distribuzione : il comportamento dell'utente cambia e il modello si degrada silenziosamente (inquadramento del rischio di produzione: sondaggio sulla deriva del concetto (PMC) )
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Sovraindicizzazione dell'”intelligenza” : il ragionamento intelligente non ha importanza se rompe la formattazione o inventa fatti
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Non testare la qualità del rifiuto : "No" può essere corretto ma l'esperienza utente è comunque pessima
Inoltre, fate attenzione alle demo. Le demo sono come i trailer dei film. Mostrano i momenti salienti, nascondono le parti lente e, a volte, si nascondono dietro una musica drammatica. 🎬
12) Riepilogo conclusivo su come valutare i modelli di intelligenza artificiale 🧠✨
Valutare i modelli di intelligenza artificiale non è un punteggio singolo, è un pasto equilibrato. Servono proteine (correttezza), verdure (sicurezza), carboidrati (velocità e costi) e, sì, a volte anche il dessert (tono e piacere) 🍲🍰 (inquadramento del rischio: NIST AI RMF 1.0 )
Se non ricordi altro:
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Definisci cosa significa "buono" per il tuo caso d'uso
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Utilizzare set di test rappresentativi, non solo benchmark famosi
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Combina metriche automatizzate con la revisione umana delle rubriche
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Testare la robustezza e la sicurezza come se gli utenti fossero avversari (perché a volte... lo sono) (classe di iniezione rapida: OWASP LLM01 )
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Includere costi e latenza nella valutazione, non come un ripensamento (perché i percentili sono importanti: Google SRE Workbook )
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Monitoraggio dopo il lancio: i modelli si spostano, le app si evolvono, gli esseri umani diventano creativi (panoramica sulla deriva: sondaggio sulla deriva concettuale (PMC) )
Ecco come valutare i modelli di intelligenza artificiale in modo che siano efficaci quando il prodotto è attivo e le persone iniziano a fare cose imprevedibili. Il che accade sempre. 🙂
Domande frequenti
Qual è il primo passo per valutare i modelli di intelligenza artificiale per un prodotto reale?
Inizia definendo cosa significa "buono" per il tuo caso d'uso specifico. Descrivi chiaramente l'obiettivo dell'utente, quanto ti costeranno gli errori (a basso rischio vs. ad alto rischio) e dove verrà eseguito il modello (cloud, su dispositivo, ambiente regolamentato). Quindi elenca i vincoli rigidi come latenza, costi, privacy e controllo del tono. Senza queste basi, misurerai molto e prenderai comunque una decisione sbagliata.
Come posso creare un set di test che rispecchi realmente i miei utenti?
Crea un set di test che sia veramente tuo, non solo un benchmark pubblico. Includi esempi eccellenti che saresti orgoglioso di pubblicare, oltre a prompt rumorosi e inconsueti con errori di battitura, frasi a metà e richieste ambigue. Aggiungi casi limite e sonde di errore che inducano allucinazioni o risposte non sicure. Copri la diversità in termini di livello di competenza, dialetti, lingue e domini in modo che i risultati non crollino in produzione.
Quali parametri dovrei usare e quali possono essere fuorvianti?
Abbina le metriche al tipo di attività. La corrispondenza esatta e l'accuratezza funzionano bene per l'estrazione e gli output strutturati, mentre la precisione/richiamo e F1 sono utili quando mancare qualcosa è peggio di un rumore di fondo. Le metriche di sovrapposizione come BLEU/ROUGE possono essere fuorvianti per le attività aperte, mentre l'integrazione della similarità può premiare le risposte "sbagliate ma simili". Per la scrittura, il supporto o il ragionamento, combina le metriche con la revisione umana e i tassi di successo delle attività.
Come dovrei strutturare le valutazioni affinché siano ripetibili e di livello produttivo?
Un framework di valutazione solido è ripetibile, rappresentativo, multistrato e fruibile. Combina controlli automatici (formato, validità JSON, correttezza di base) con punteggi basati su rubriche umane e test contraddittori. Rendilo a prova di manomissione evitando fughe di notizie e "insegnamenti mirati al test". Mantieni la valutazione attenta ai costi in modo da poterla ripetere frequentemente, non solo una volta prima del lancio.
Qual è il modo migliore per effettuare una valutazione umana senza che si trasformi in caos?
Utilizza una griglia di valutazione concreta in modo che i revisori non si decidano a caso. Valuta attributi come correttezza, completezza, chiarezza, gestione della sicurezza/policy, coerenza di stile/voce e fedeltà (senza inventare affermazioni o fonti). Verifica periodicamente l'accordo tra i revisori; se i revisori sono costantemente in disaccordo, è probabile che la griglia necessiti di essere perfezionata. La revisione umana è particolarmente utile per incongruenze di tono, errori fattuali sottili e mancate istruzioni.
Come valuto la sicurezza, la robustezza e i rischi di iniezione tempestiva?
Esegui test con input "ugh, utenti": errori di battitura, slang, istruzioni contrastanti, prompt molto lunghi o molto brevi e modifiche degli obiettivi a più turni. Includi tentativi di inserimento di prompt come "ignora le regole precedenti" e argomenti delicati che richiedono un rifiuto attento. Una buona performance di sicurezza non consiste solo nel rifiutare, ma anche nel rifiutare in modo chiaro, offrire alternative più sicure quando appropriato ed evitare di rifiutare eccessivamente query innocue che danneggiano l'esperienza utente.
Come posso valutare costi e latenza in modo che corrispondano alla realtà?
Non limitarti a misurare le medie: monitora la distribuzione della latenza, in particolare p95 e p99. Valuta il costo per attività completata con successo, non il costo per token in modo isolato, perché i nuovi tentativi e gli output discontinui possono vanificare i risparmi. Testa la stabilità sotto carico (timeout, limiti di velocità, picchi) e l'affidabilità delle chiamate di strumenti/funzioni. Un modello leggermente peggiore, che sia due volte più veloce o più stabile, può essere la scelta migliore.
Qual è un flusso di lavoro semplice e completo per valutare i modelli di intelligenza artificiale?
Definisci criteri di successo e vincoli, quindi crea un piccolo set di test di base (circa 50-200 esempi) che rispecchi l'utilizzo reale. Aggiungi set di edge e adversarial per i tentativi di sicurezza e injection. Esegui controlli automatici, quindi campiona gli output per il punteggio umano. Confronta qualità, costo, latenza e sicurezza, esegui un test pilota con un rollout limitato o un test A/B e monitora in produzione per deviazioni e regressioni.
Quali sono i modi più comuni in cui i team si ingannano accidentalmente durante la valutazione del modello?
Tra le trappole più comuni rientrano l'ottimizzazione dei prompt per superare un benchmark mentre gli utenti soffrono, la dispersione dei prompt di valutazione nei dati di training o di fine tuning e l'adorazione di una singola metrica che non riflette il valore per l'utente. I team ignorano anche il cambiamento di distribuzione, sovraindicizzano l'"intelligenza" invece della conformità e della fedeltà al formato e saltano i test di qualità di rifiuto. Le demo possono nascondere questi problemi, quindi affidatevi a valutazioni strutturate, non a video di sintesi.
Riferimenti
-
OpenAI - Guida alle valutazioni di OpenAI - platform.openai.com
-
National Institute of Standards and Technology (NIST) - Quadro di gestione del rischio dell'intelligenza artificiale (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (repository GitHub) - github.com
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scikit-learn - precision_recall_fscore_support - scikit-learn.org
-
Associazione per la linguistica computazionale (ACL Anthology) - BLEU - aclanthology.org
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Associazione per la linguistica computazionale (ACL Anthology) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Iniezione rapida - owasp.org
-
OWASP - OWASP Top 10 per applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni - owasp.org
-
Stanford University - Kohavi et al., "Esperimenti controllati sul web" - stanford.edu
-
arXiv - Valutazione del RAG: un sondaggio - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Indagine sulla deriva concettuale (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh sul kappa di Cohen - nih.gov
-
Google - SRE Workbook sul monitoraggio - google.workbook