国外亚洲成av人片在线观看,热99re久久精品这里都是精品,天堂网在线最新版www,国产成人av区一区二区三,51久久成人国产精品麻豆

在AI重塑產(chǎn)品邏輯的時(shí)代，評(píng)測(cè)不再只是“驗(yàn)證功能”，而是“定義價(jià)值”。本篇作為系列首發(fā)，將從戰(zhàn)略視角切入，解析為何評(píng)測(cè)必須前置于產(chǎn)品設(shè)計(jì)與運(yùn)營(yíng)之中，成為連接用戶認(rèn)知與產(chǎn)品能力的關(guān)鍵樞紐。

本文面向受眾：

參與大模型應(yīng)用設(shè)計(jì)和開發(fā)的所有人員，包括不限于（產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)、算法、測(cè)試人員、業(yè)務(wù)人員）

內(nèi)容導(dǎo)讀：

評(píng)測(cè)的戰(zhàn)略必要性 （是什么、為什么）

不同崗位人員的分工（誰(shuí)來(lái)評(píng)）

目標(biāo)：

• 幫助產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)人員對(duì)大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)形成全面認(rèn)知，知道自己在整個(gè)工作流中扮演著什么樣的角色
• 搭建一套評(píng)測(cè)方法論，為內(nèi)部提供一份可操作的指南，構(gòu)建一套屬于自己的、全面的應(yīng)用評(píng)估設(shè)計(jì)框架
• 調(diào)研主流評(píng)測(cè)平臺(tái)和評(píng)測(cè)框架，為技術(shù)棧和平臺(tái)選型提供參考

評(píng)測(cè)的戰(zhàn)略必要性

什么是大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)

大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)：評(píng)估的是大模型所賦能的產(chǎn)品或系統(tǒng)在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。不僅包括模型部分需要評(píng)估，還包括其他部分：提示詞、工作流邏輯、用于增強(qiáng)回答效果的知識(shí)庫(kù)等等。

模型基準(zhǔn)測(cè)試像學(xué)校考試，衡量的是通用技能；而產(chǎn)品和應(yīng)用層面的評(píng)估更像是工作績(jī)效考核，檢驗(yàn)的是系統(tǒng)在它所“受雇”的特定崗位上是否表現(xiàn)出色。下表總結(jié)了大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)和傳統(tǒng)軟件測(cè)試、大模型基準(zhǔn)測(cè)試有何區(qū)別：

為什么要進(jìn)行大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)

無(wú)法評(píng)估，就無(wú)法管理。

大模型的特性帶來(lái)新的挑戰(zhàn)

大模型獨(dú)特的性質(zhì)導(dǎo)致傳統(tǒng)的軟件測(cè)試已經(jīng)無(wú)法全面評(píng)估相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)量或用來(lái)定位系統(tǒng)的問題了。為了應(yīng)對(duì)以下大模型所帶來(lái)的特殊問題，評(píng)測(cè)必須存在：

非確定性輸出：傳統(tǒng)軟件的輸入與輸出是固定的，而 LLM 對(duì)同一輸入可能產(chǎn)生多種有效輸出。因此評(píng)測(cè)的目標(biāo)不再是驗(yàn)證唯一的正確答案，而是確保所有潛在輸出都落在可接受的范圍內(nèi)。

結(jié)果質(zhì)量定義的主觀性：傳統(tǒng)軟件測(cè)試由工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)；而LLM的輸出，還需業(yè)務(wù)人員等非技術(shù)方評(píng)估；對(duì)于創(chuàng)意、摘要等生成式任務(wù)，也不存在唯一的“標(biāo)準(zhǔn)答案”。

獨(dú)特的失敗模式：LLM 帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)并非傳統(tǒng)“bug”，而是需專門評(píng)估的特殊屬性

• 幻覺：生成看似合理但與事實(shí)不符的信息。
• 偏見：學(xué)習(xí)并放大訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的社會(huì)偏見。
• 提示敏感性：輸入內(nèi)容的微小變化可能會(huì)導(dǎo)致輸出結(jié)果的質(zhì)量劇烈波動(dòng)。
• 提示注入和越獄：惡意用戶可能通過精心設(shè)計(jì)的提示詞，繞過模型的安全護(hù)欄，誘使其生成有害或被禁止的內(nèi)容，或者泄露其訓(xùn)練數(shù)據(jù)或上下文中包含的個(gè)人隱私或商業(yè)機(jī)密

衡量產(chǎn)品是否成功

當(dāng)我們需要說服非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員參與評(píng)測(cè)，或者說服領(lǐng)導(dǎo)層支持評(píng)測(cè)，最核心的問題是：我們?yōu)槭裁匆度胭Y源進(jìn)行評(píng)測(cè)？

一個(gè)健全的評(píng)測(cè)體系能夠清晰地將抽象的指標(biāo)與具體的業(yè)務(wù)成果聯(lián)系起來(lái)。通過評(píng)測(cè)可以回答以下關(guān)鍵問題：

• 當(dāng)前產(chǎn)品是否能滿足我們定義給它的特定任務(wù)和需求，滿足到什么程度？
• 用戶使用情況是否符合預(yù)期？用戶滿意度如何？
• 產(chǎn)品或系統(tǒng)運(yùn)行的怎么樣？能夠應(yīng)對(duì)狀況之外的場(chǎng)景或問題嗎？能覆蓋邊緣和風(fēng)險(xiǎn)情況嗎？

定位問題快速迭代

如果沒有良好的評(píng)估體系，團(tuán)隊(duì)很容易陷入“原地打轉(zhuǎn)”的困境，不斷地進(jìn)行修改，卻無(wú)法確定這些修改是否真正提升了產(chǎn)品性能。

評(píng)估體系為每一次迭代提供了必要的“量化反饋”，驗(yàn)證了關(guān)于改進(jìn)的假設(shè)是否成立，并確保了團(tuán)隊(duì)在正確的方向上前進(jìn)，形成“構(gòu)建-部署-評(píng)估-記錄-迭代”組成的快速、可驗(yàn)證的循環(huán)。

不同崗位人員的分工

產(chǎn)品經(jīng)理

產(chǎn)品經(jīng)理是評(píng)測(cè)的發(fā)起者和需求的源頭。

1）評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)階段：

• 定義業(yè)務(wù)目標(biāo)與指標(biāo)：明確本次評(píng)測(cè)要驗(yàn)證的假設(shè)是什么（如：AI客服能否將用戶滿意度從80%提升到90%？）。
• 定義用戶場(chǎng)景：描述用戶會(huì)在什么情境下使用這個(gè)功能，他們的核心訴求是什么。這是構(gòu)建評(píng)測(cè)集的基礎(chǔ)。
• 定義“可接受”的質(zhì)量門檻：與團(tuán)隊(duì)一起決定，例如，“幻覺率低于5%”或“答案采納率達(dá)到70%”才能上線。
• 定義主觀指標(biāo)：對(duì)于“風(fēng)格”、“趣味性”等主觀指標(biāo)，給出明確的定義和判斷標(biāo)準(zhǔn)。

2）結(jié)果分析與決策階段：

• 解讀業(yè)務(wù)價(jià)值：從用戶和商業(yè)視角解讀評(píng)測(cè)報(bào)告，判斷當(dāng)前版本是否達(dá)到上線標(biāo)準(zhǔn)。
• 做出決策：根據(jù)評(píng)測(cè)結(jié)果，決定下一步的行動(dòng)：是上線發(fā)布、繼續(xù)優(yōu)化還是調(diào)整方向？
• 劃分優(yōu)先級(jí)：如果評(píng)測(cè)暴露出多個(gè)問題，由產(chǎn)品經(jīng)理決定優(yōu)先修復(fù)哪些問題（如：“事實(shí)錯(cuò)誤”的優(yōu)先級(jí)高于“語(yǔ)氣生硬”）

業(yè)務(wù)/領(lǐng)域?qū)＜?/h3>

業(yè)務(wù)專家是評(píng)測(cè)質(zhì)量的基石，尤其在專業(yè)領(lǐng)域（如醫(yī)療、金融、法律）。

1）評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)階段：

• 提供高質(zhì)量的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)：編寫或?qū)徍嗽u(píng)測(cè)用的問題和“標(biāo)準(zhǔn)答案”。
• 定義領(lǐng)域內(nèi)的“紅線”：指出哪些是絕對(duì)不能出錯(cuò)的專業(yè)常識(shí)或合規(guī)要求。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，絕對(duì)不能推薦錯(cuò)誤的藥品劑量。
• 識(shí)別“陷阱”問題：設(shè)計(jì)能夠暴露模型深層次問題的邊緣案例。

2）評(píng)測(cè)執(zhí)行階段：

• 進(jìn)行人工評(píng)測(cè)：對(duì)模型生成的專業(yè)內(nèi)容進(jìn)行打分和標(biāo)注，判斷其準(zhǔn)確性、專業(yè)性和可靠性。專家的標(biāo)注是評(píng)測(cè)中最寶貴的“黃金數(shù)據(jù)”。
• 提供定性反饋：不僅給出“對(duì)/錯(cuò)”的結(jié)論，還要解釋“為什么錯(cuò)”，為產(chǎn)品優(yōu)化提供方向。

開發(fā)人員

開發(fā)人員是評(píng)測(cè)的技術(shù)支撐和執(zhí)行主體。

1）評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)與準(zhǔn)備階段：

• 構(gòu)建評(píng)測(cè)工具與平臺(tái)：開發(fā)自動(dòng)化評(píng)測(cè)流水線、人工標(biāo)注平臺(tái)、結(jié)果可視化看板等。
• 提供技術(shù)指標(biāo)建議：建議使用哪些技術(shù)指標(biāo)（如精確率、召回率、BLEU、ROUGE）來(lái)衡量特定任務(wù)。
• 實(shí)現(xiàn)評(píng)測(cè)邏輯：將產(chǎn)品和業(yè)務(wù)定義的指標(biāo)，通過代碼實(shí)現(xiàn)為可執(zhí)行的評(píng)測(cè)腳本。

2）評(píng)測(cè)執(zhí)行與分析階段：

• 執(zhí)行自動(dòng)化評(píng)測(cè)：運(yùn)行評(píng)測(cè)腳本，獲取模型在各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)上的表現(xiàn)。
• 分析技術(shù)根因：深入分析badcase，從模型、算法、數(shù)據(jù)、提示詞等技術(shù)層面定位問題根源。

3）迭代優(yōu)化階段：

• 修復(fù)問題：根據(jù)分析結(jié)果，進(jìn)行優(yōu)化操作。
• 模型選型：評(píng)測(cè)和比較不同基礎(chǔ)模型或API，為技術(shù)選型提供數(shù)據(jù)支持。

測(cè)試人員

測(cè)試人員的角色從傳統(tǒng)的功能測(cè)試，演變?yōu)锳I質(zhì)量保障的組織者和度量者。

1）評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)階段：

• 設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)方案與流程：制定詳細(xì)的評(píng)測(cè)計(jì)劃，明確評(píng)測(cè)范圍、方法、資源和時(shí)間表，確保評(píng)測(cè)過程的科學(xué)性和一致性。
• 管理評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集：負(fù)責(zé)評(píng)測(cè)集的創(chuàng)建、版本控制、維護(hù)和擴(kuò)充，保證評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的一致性。
• 設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)用例：專注于發(fā)現(xiàn)邊界條件、魯棒性問題和潛在的安全漏洞。

2）評(píng)測(cè)執(zhí)行與管理階段：

• 組織和協(xié)調(diào)評(píng)測(cè)活動(dòng)：無(wú)論是自動(dòng)化測(cè)試的執(zhí)行，還是協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)專家進(jìn)行人工評(píng)測(cè)，都由測(cè)試人員來(lái)組織和推進(jìn)。
• 聚合與呈現(xiàn)結(jié)果：收集所有自動(dòng)化和人工評(píng)測(cè)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總分析，并生成多維度的質(zhì)量報(bào)告或看板。
• 執(zhí)行回歸測(cè)試：在開發(fā)人員修復(fù)問題后，進(jìn)行回歸評(píng)測(cè)，確保舊的問題已解決且未引入新問題。