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全8問。7問以上の正解で合格です。コースで学んだことを確かめましょう。
評価セットは、自分が何かを変えたときに流すものなので、モデルの自動の更新や、お店の新しいサービスのような、何もしなくても起きる変化には気づけません。出す前に基準を決め、変えるたびに評価セットを全部流し、出したあとは数字を毎日見る、の3つで守りを重ねます。
復習する:LLMアプリの評価と運用とは?
評価セットで測れるのは、入っている問いのことだけです。問いは本番の記録から集め、カテゴリと境目の問いがかたよらないように選びます。引き継ぎや範囲外のように、少なくても間違えると困るカテゴリは、必ず入れて、カテゴリごとの結果も見ます。
復習する:評価セットを作る・育てる
LLMの答えは、同じ中身でも書き方がゆれます。比べる前に、両方を同じ形(NFKC で全角の数字を半角に、空白を消す)にそろえます。指示で頼むのもよいことですが、いつも守られるとは限らないので、ルールの側でもそろえます。そろえ方を広げたら、良い答えを止めたり、悪い答えを通したりしていないかも確かめます。
復習する:ルールで自動採点する
人の判定の8割が合格なら、「いつも合格」と言う採点でも80%一致し、カッパ係数は0になります。採点を任せる前に、一致率と一緒にカッパ係数を見て、特に人は不合格なのにAIが合格にした答えを読みます。任せたあとも、毎週いくつかは人が読みます。
復習する:LLMに採点させる(LLM-as-a-Judge)
全体の数字は、良くなった問いと悪くなった問いが打ち消し合います。全体の基準だけだと、注文の状況だけが悪くなった版を出してしまいます。困るカテゴリの下限と、悪くなった問いを人が読む関門を重ねます。LLMの答えは回によってぶれるので、何回か流して多数決にすると、たまたまの1問で良い変更を止めずに済みます。
復習する:変えるたびに確かめる(回帰テスト)
道具を呼んだ割合が、97%ほどから60%に下がりました。お客様は間違いに気づかないので「よくない」の評価には出ず、道具を呼ばないぶん、待ち時間と費用はむしろ下がります。問題ごとに出る数字が違うので、何本かを組み合わせて見て、知らせが来たらその日の会話を読み、見つけた問題を評価セットに足します。
復習する:出したあとを見守る(ログとモニタリング)
キャッシュは、前の呼び出しと先頭から同じ部分だけを使い回します。先頭が毎回違うと、そのあとの同じ部分も使い回せません。変わらない部分を前に置くと、入力の費用と読む時間が下がります。キャッシュ自体は答えの作り方を変えませんが、指示の並べ方を変えたので、評価セットを流して確かめます。
復習する:費用と速さを下げる
費用を下げる変更も、答えを変える変更です。全部を小さいモデルに回すと、注文を調べずに答える問いが出て、2文以内に縮めると返品の条件が抜けます。打ち手を入れるたびに評価セットを流し、関門を通る中から選べば、品質を保ったまま費用を下げられます。結果を見たあとで基準を下げるのはやめます。
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