កម្មវិធីអភិបាលកិច្ច AI ច្រើនចាប់ផ្តើមពីស្ថានភាពដូចគ្នា។ ក្រុមផលិតផលបានដាក់គំរូឱ្យប្រើ។ ក្រុមទីផ្សារចង់ប្រកាសមុខងារ។ បន្ទាប់មកក្រុមហានិភ័យសួរថាអ្នកណាបានអនុម័ត ហើយគ្មានអ្នកណាមានចម្លើយច្បាស់។
វិធីសាមញ្ញជាងគឺមិនចាំបាច់ចាប់ផ្តើមដោយគណៈកម្មាធិការ ឬឯកសារជាច្រើនទំព័រ។ អ្នកត្រូវការភស្តុតាងបួនដែលត្រូវបានរក្សាឱ្យទាន់សម័យ។
ហេតុអ្វីកម្មវិធីភាគច្រើនជាប់គាំង
បញ្ហាមិនមែនគ្រាន់តែជាវិន័យទេ។ វាជាបញ្ហាវិសាលភាព។ ក្របខណ្ឌនិយាយអំពីការគ្រប់គ្រងរាប់រយ។ អ្នកលក់និយាយអំពីវេទិកាធំៗ។ ក្រុមដែលកំពុងដាក់ AI ឱ្យប្រើឮដូច្នេះ ហើយសន្មតថាអភិបាលកិច្ចនឹងមកឆ្នាំក្រោយ។
ការពិត អ្នកមិនត្រូវការគ្រប់ក្របខណ្ឌនៅថ្ងៃដំបូងទេ។ អ្នកត្រូវការអ្វីគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបង្ហាញថា AI ណាខ្លះកំពុងប្រើ បំណងប្រើប្រាស់គឺអ្វី ហានិភ័យស្ថិតនៅកម្រិតណា តេស្តរបៀបណា និងមនុស្សចូលពិនិត្យកន្លែងណា។
ភស្តុតាងបួនដែលត្រូវមាន
បញ្ជីគំរូ។ មួយជួរដេកសម្រាប់គំរូនីមួយៗដែលកំពុងដាក់ឱ្យប្រើ។ រួមមានឈ្មោះគំរូ កំណែ ក្រុមម្ចាស់ ថាតើប្រើអ្នកផ្គត់ផ្គង់ទីបី ឬដំណើរការខាងក្នុង ទិន្នន័យបញ្ចូល បំណងប្រើប្រាស់ និងការប្រើប្រាស់ដែលហាមឃាត់។
កម្រិតហានិភ័យ។ សរសេរបញ្ជាក់ថាគំរូស្ថិតនៅកម្រិតទាប មធ្យម ឬខ្ពស់ និងមូលហេតុ។ កម្រិតនេះកំណត់ថាត្រូវវាយតម្លៃញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា ត្រូវឱ្យមនុស្សពិនិត្យលទ្ធផលឬអត់ និងត្រូវមានឯកសារប៉ុណ្ណា។
ផែនការវាយតម្លៃ។ សម្រាប់គំរូនីមួយៗ ត្រូវកំណត់ទិន្នន័យតេស្ត ម៉ែត្រវាស់វែង កម្រិតឆ្លងកាត់ និងកាលវិភាគវាយតម្លៃឡើងវិញ។ កំណត់កម្រិតមុនពេលវាស់ មិនមែនក្រោយពេលឃើញលទ្ធផលទេ។
គោលការណ៍មនុស្សពិនិត្យ។ តើគំរូអាចសម្រេចចិត្តដោយខ្លួនឯងអ្វីខ្លះ? តើករណីណាត្រូវឱ្យមនុស្សបញ្ជាក់? តើបុគ្គលិកអាចប្តឹង ឬបញ្ឈប់លទ្ធផលខុសរបៀបណា?
_ភស្តុតាងបួននេះជាចម្លើយដំបូងសម្រាប់អ្នកត្រួតពិនិត្យ និងក្រុមហានិភ័យ។_
កម្រិតហានិភ័យជាចំណុចចាប់ផ្តើម
បើគ្មានកម្រិតហានិភ័យ គំរូទាំងអស់នឹងទទួលការគ្រប់គ្រងដូចគ្នា។ chatbot សម្រាប់ចម្លើយទូទៅនឹងត្រូវបានដាក់កម្រិតដូចគំរូដែលជួយសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសបេក្ខជន។ នោះមិនសមមាត្រទេ។
គ្រោងសាមញ្ញអាចប្រើអ័ក្សពីរ៖
- ភាពរសើបនៃទិន្នន័យ។ ទិន្នន័យសាធារណៈ ទិន្នន័យខាងក្នុង ទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួន ឬទិន្នន័យពិសេស។
- ផលប៉ះពាល់នៃសេចក្តីសម្រេច។ ផ្តល់ព័ត៌មានប៉ុណ្ណោះ ផ្តល់យោបល់ឱ្យមនុស្ស សម្រេចចិត្តដែលអាចប្តឹងបាន ឬសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
ការវាយតម្លៃជាចំណុចភ្ជាប់រវាងអភិបាលកិច្ច និងវិស្វកម្ម
ផែនការវាយតម្លៃគួរឆ្លើយសំណួរទាំងនេះ៖
- តើប្រើសំណុំទិន្នន័យណាសម្រាប់តេស្ត?
- តើម៉ែត្រអ្វីសំខាន់ — ភាពត្រឹមត្រូវ ការបង្កើតព័ត៌មានមិនពិត ភាពលំអៀង ឬភាពត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍?
- តើអ្នកណាជាអ្នកវិនិច្ឆ័យ — មនុស្ស ការត្រួតពិនិត្យថេរ ឬ LLM-as-a-judge?
- តើកម្រិតណាដែលបង្កឱ្យមានសកម្មភាព?
- តើតេស្តនេះរត់ញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា?
អ្នកត្រួតពិនិត្យមិនសួរតែពិន្ទុទេ។ គេសួរផ្លូវភស្តុតាងនៅពីក្រោយពិន្ទុ។
ផែនការសម្រាប់ត្រីមាសនេះ
បើអ្នកកំពុងដាក់ LLM ឬមុខងារ AI ឱ្យប្រើ ហើយមិនទាន់មានភស្តុតាងទាំងនេះ ចាប់ផ្តើមពីបញ្ជីគំរូ។ រាយឈ្មោះគំរូទាំងអស់ដែលកំពុងប្រើ។ បន្ទាប់មកកំណត់កម្រិតហានិភ័យ និងសរសេរមូលហេតុមួយកថាខណ្ឌសម្រាប់គំរូនីមួយៗ។
បន្ទាប់ពីនេះ ផែនការវាយតម្លៃ និងគោលការណ៍មនុស្សពិនិត្យនឹងចេញពីកម្រិតហានិភ័យដោយធម្មជាតិ។ ការងារតូច ប៉ុន្តែវាបង្កើតភស្តុតាងដែលអាចការពារបាន។