Краткий ответ: Чтобы хорошо оценивать модели ИИ, начните с определения того, что значит «хорошо» для реального пользователя и для принимаемого решения. Затем создайте повторяемые оценки с использованием репрезентативных данных, строгим контролем за утечками и множеством метрик. Добавьте проверки на стрессоустойчивость, предвзятость и безопасность, и всякий раз, когда что-либо меняется (данные, подсказки, политика), повторно запускайте тестовый стенд и продолжайте мониторинг после запуска.
Основные выводы:
Критерии успеха : Прежде чем выбирать метрики, определите пользователей, принимаемые решения, ограничения и наихудшие сценарии сбоев.
Воспроизводимость : Создайте оценочный стенд, который будет повторно запускать аналогичные тесты при каждом изменении.
Гигиена данных : поддерживайте стабильное разделение данных, предотвращайте дубликаты и блокируйте утечку функций на ранних стадиях.
Проверка доверия : стресс-тестирование устойчивости, анализ справедливости и соблюдение правил безопасности в рамках программы LLM с четкими критериями оценки.
Дисциплина управления жизненным циклом : поэтапное внедрение, мониторинг отклонений и инцидентов, а также документирование выявленных пробелов.
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Что такое этика ИИ?
Изучите принципы, лежащие в основе ответственного проектирования, использования и управления искусственным интеллектом.
🔗 Что такое предвзятость ИИ?
Узнайте, как предвзятые данные искажают решения и результаты, принимаемые искусственным интеллектом.
🔗 Что такое масштабируемость ИИ?
Разберитесь в масштабировании систем искусственного интеллекта с точки зрения производительности, стоимости и надежности.
🔗 Что такое ИИ?
Подробный обзор искусственного интеллекта, его типов и практического применения.
1) Начните с непривлекательного определения слова «хороший»
Прежде чем анализировать показатели, прежде чем создавать панели мониторинга, прежде чем демонстрировать какие-либо бенчмарки — определите, что именно означает успех.
Объяснить:
-
Пользователь: внутренний аналитик, клиент, врач, водитель, уставший сотрудник службы поддержки в 16:00…
-
Решение: одобрить кредит, отметить как мошенничество, предложить контент, подвести итог заметкам.
-
Самые значимые неудачи:
-
Ложные срабатывания (раздражающие) против ложных отрицательных результатов (опасные)
-
-
Ограничения: задержка, стоимость запроса, правила конфиденциальности, требования к объяснимости, доступность.
Именно на этом этапе команды начинают оптимизировать процесс, ориентируясь на «красивые показатели», а не на «значимый результат». Это происходит очень часто. Прямо очень часто.
Надежный способ обеспечить осведомленность о рисках (а не полагаться на субъективные ощущения) — это построить тестирование вокруг надежности и управления рисками на протяжении всего жизненного цикла, как это делает NIST в рамках системы управления рисками ИИ (AI RMF 1.0) [1].
2) Что делает хорошую версию руководства «как тестировать модели ИИ» ✅
Надежный подход к тестированию имеет несколько непреложных принципов:
-
Репрезентативные данные (а не просто чистые лабораторные данные)
-
Прозрачные трещины с защитой от протечек (подробнее об этом чуть позже)
-
Базовые модели (простые модели, которые вы должны превзойти — фиктивные оценки существуют не просто так [4])
-
Множество показателей (потому что одна цифра обманывает вас, вежливо, прямо в лицо).
-
Стресс-тесты (исключительные случаи, необычные входные данные, сценарии, близкие к враждебным)
-
Циклы проверки человеком (особенно для генеративных моделей)
-
Мониторинг после запуска (потому что мир меняется, конвейеры ломаются, а пользователи… креативны [1])
Кроме того: хороший подход включает в себя документирование того, что вы тестировали, что не тестировали и что вас беспокоит. Раздел «что меня беспокоит» кажется неловким, но именно здесь начинает зарождаться доверие.
Два шаблона документирования, которые неизменно помогают командам оставаться откровенными:
-
Карточки моделей (для чего предназначена модель, как она оценивалась, где она дает сбой) [2]
-
Технические описания наборов данных (что представляют собой данные, как они были собраны, для чего их следует/не следует использовать) [3]
3) Реальность использования инструмента: что люди используют на практике 🧰
Инструменты необязательны. Хорошие навыки оценки — нет.
Если вы хотите прагматичную схему, большинство команд в итоге используют три категории:
-
Отслеживание экспериментов (запуски, конфигурации, артефакты)
-
Инструмент оценки (воспроизводимые офлайн-тесты + наборы регрессионных тестов)
-
Мониторинг (сигналы дрейфа, индикаторы производительности, оповещения об инцидентах)
Примеры, которые вы часто будете встречать в реальных условиях (это не рекомендации, и да, функции/цены меняются): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.
Если вы выберете из этого раздела идею создайте воспроизводимый оценочный инструмент . Вам нужен инструмент, который «нажимает кнопку → получает сопоставимые результаты», а не «повторно запускает блокнот и молится».
4) Создайте правильный набор тестовых данных (и прекратите утечку данных) 🚧
Шокирует тот факт, что огромное количество «потрясающих» моделей случайно жульничают.
Для стандартного машинного обучения
Несколько непривлекательных правил, которые спасают карьеру:
-
Сохраняйте на обучающую, валидационную и тестовую выборки (и запишите логику разделения).
-
Предотвратите появление дубликатов при разделении данных (один и тот же пользователь, один и тот же документ, один и тот же продукт, близкие дубликаты).
-
Следите за утечками информации о новых функциях (будущая информация может просачиваться в «текущие» функции).
-
Используйте базовые показатели (фиктивные оценки), чтобы не радоваться тому, что вы превзошли… ничего [4]
Утечка информации (краткое определение): всё, что в процессе обучения/оценки предоставляет модели доступ к информации, которой у неё не было бы на момент принятия решения. Это может быть очевидная («будущая метка») или неочевидная («временная метка после события»).
Для моделей с линейной линейной моделью и генеративных моделей
Вы создаёте систему подсказок и правил , а не просто «модель».
-
Создайте идеальный набор подсказок (небольшие, качественные, стабильные).
-
Добавьте свежие реальные образцы (анонимизированные и обеспечивающие конфиденциальность).
-
Держите под рукой набор нестандартных ситуаций : опечатки, сленг, нестандартное форматирование, пустые поля ввода, многоязычные сюрпризы 🌍
На практике я не раз наблюдал подобную ситуацию: команда выпускает продукт с «высоким» результатом в офлайн-тестах, а служба поддержки говорит: «Отлично. Уверена, что в нем отсутствует одно важное предложение». Решение заключалось не в «увеличении модели». Это были улучшенные подсказки для тестов , более понятные критерии оценки и набор регрессионных тестов, которые наказывали именно за этот сбой. Просто. Эффективно.
5) Офлайн-оценка: показатели, имеющие значение 📏
Использование метрик — это хорошо. Монокультура метрик — нет.
Классификация (спам, мошенничество, намерение, сортировка)
Используйте не только точность.
-
Точность, полнота, F1
-
Настройка порогового значения (ваше пороговое значение по умолчанию редко бывает «правильным» для ваших затрат) [4]
-
Матрицы ошибок по сегментам (регион, тип устройства, группа пользователей)
Регрессионный анализ (прогнозирование, ценообразование, оценка)
-
MAE / RMSE (выберите в зависимости от того, как вы хотите наказывать за ошибки)
-
Проверки, своего рода калибровка, когда выходные данные используются в качестве «оценок» (соответствуют ли оценки действительности?)
Системы ранжирования/рекомендаций
-
НДЦГ, МАП, МРР
-
Срез по типу запроса (заголовок или конец)
Компьютерное зрение
-
mAP, IoU
-
Результаты в каждом классе (редкие классы – это те, где модели ставят вас в неловкое положение)
Генеративные модели (LLM)
Здесь люди начинают философствовать 😵💫
Практические решения, работающие в реальных командах:
-
Оценка человеком (наилучший сигнал, самый медленный цикл)
-
Парные предпочтения / процент выигрышей (противостояние А и В проще, чем абсолютный подсчет очков)
-
Автоматизированные текстовые метрики (удобны для одних задач, вводят в заблуждение для других)
-
Проверки по задачам: «Извлекли ли данные из нужных полей?», «Соблюдали ли правила?», «Указали ли источники там, где это требовалось?»
Если вам нужна структурированная точка отсчета «многометрических, многосценарных» показателей, HELM — хороший якорь: он явно выводит оценку за рамки точности и включает такие аспекты, как калибровка, устойчивость, смещение/токсичность и компромиссы в отношении эффективности [5].
Небольшое отступление: автоматизированные метрики качества текста иногда напоминают оценку бутерброда по его весу. Это не пустяк, но… ну, серьёзно 🥪
6) Тестирование на прочность: немного попотеть 🥵🧪
Если ваша модель работает только с упорядоченными входными данными, то это, по сути, стеклянная ваза. Красивая, хрупкая, дорогая.
Тест:
-
Шум: опечатки, пропущенные значения, нестандартный Юникод, ошибки форматирования
-
Изменения в дистрибуции: новые категории товаров, новый сленг, новые датчики
-
Экстремальные значения: числа, выходящие за пределы допустимого диапазона, огромные полезные нагрузки, пустые строки
-
«Агрессивные» входные данные, которые не похожи на ваш обучающий набор, но похожи на данные пользователей.
Для программ магистратуры в области права (LLM) следует включить:
-
Попытки внедрения кода без предварительного уведомления (инструкции, скрытые внутри пользовательского контента)
-
Шаблоны «Игнорировать предыдущие инструкции»
-
Крайние случаи использования инструмента (некорректные URL-адреса, тайм-ауты, неполный вывод)
Устойчивость — это одно из тех свойств надежности, которое звучит абстрактно, пока не произойдут инциденты. Тогда оно становится… очень осязаемым [1].
7) Предвзятость, справедливость и на кого это выгодно ⚖️
Модель может быть «точной» в целом, но при этом неизменно хуже для отдельных групп. Это не просто мелкий недостаток. Это проблема продукта и доверия.
Практические шаги:
-
Оценивайте эффективность по значимым сегментам (измерение которых юридически/этически обосновано).
-
Сравните показатели ошибок и калибровку в разных группах
-
Проверьте наличие прокси-признаков (почтовый индекс, тип устройства, язык), которые могут содержать конфиденциальные данные
Если вы нигде это не документируете, вы, по сути, просите себя в будущем отладить кризис доверия без карты. Карточки моделей — это хорошее место для этого [2], а концепция доверия NIST дает вам надежный контрольный список того, что вообще должно включать в себя «хорошее» [1].
8) Тестирование безопасности и защиты (особенно для программ магистратуры) 🛡️
Если ваша модель способна генерировать контент, вы проверяете не только точность, но и поведение.
Включите тесты для:
-
Запрещено создание контента (нарушение правил)
-
Утечка конфиденциальной информации (отражает ли это секреты?)
-
Галлюцинации в сферах с высокими ставками
-
Чрезмерный отказ (модель отклоняет обычные запросы)
-
Результаты токсичности и домогательств
-
Попытки утечки данных путем быстрого внедрения
Реалистичный подход выглядит так: определить правила политики → создать тестовые подсказки → оценить результаты с помощью проверок, проводимых людьми и автоматизированными системами → запускать его каждый раз при любых изменениях. Именно это «каждый раз» и является платой за использование.
Это идеально вписывается в концепцию управления рисками на протяжении всего жизненного цикла: управление, определение контекста, измерение, контроль, повторение [1].
9) Онлайн-тестирование: поэтапное внедрение (где хранится истина) 🚀
Очные тесты необходимы. В интернете реальность предстает во всей своей неприглядности.
Не обязательно быть изысканным. Достаточно быть дисциплинированным:
-
Запуск в режиме тени (модель работает, не затрагивает пользователей)
-
Постепенное внедрение (сначала небольшой трафик, затем расширение при положительном спросе)
-
Отслеживание результатов и инцидентов (жалобы, эскалации, нарушения политики).
Даже если вы не можете получить метки немедленно, вы можете отслеживать сигналы прокси и состояние работоспособности (задержка, частота сбоев, стоимость). Главное: вам нужен контролируемый способ обнаружения сбоев до того, как это сделает вся ваша пользовательская база [1].
10) Мониторинг после развертывания: дрейф, снижение характеристик и скрытый отказ 📉👀
Модель, которую вы тестировали, — это не та модель, с которой вы в итоге будете работать. Данные меняются. Пользователи меняются. Мир меняется. Конвейер обработки данных ломается в 2 часа ночи. Вы же понимаете, как это бывает…
Монитор:
-
Изменение входных данных (изменения схемы, пропущенные данные, сдвиги в распределении)
-
Изменение результатов (сдвиг баланса классов, сдвиг оценок)
-
Показатели производительности (поскольку задержки при маркировке реальны)
-
Сигналы обратной связи (негативные отзывы, доработка, эскалация)
-
Регрессионный анализ на уровне сегментов (тихие убийцы)
И установите пороговые значения оповещений, которые не будут слишком резкими. Монитор, который постоянно издает раздражающие звуки, игнорируется — как автомобильная сигнализация в городе.
Этот цикл «мониторинг + улучшение со временем» не является необязательным, если вы заботитесь о надежности [1].
11) Практический рабочий процесс, который вы можете скопировать 🧩
Вот простой цикл, который масштабируется:
-
Определите режимы успеха и неудачи (включая стоимость/задержку/безопасность) [1]
-
Создание наборов данных:
-
золотой набор
-
крайняя упаковка
-
Недавние реальные образцы (безопасные для конфиденциальности)
-
-
Выберите метрики:
-
метрики задачи (F1, MAE, процент побед) [4][5]
-
показатели безопасности (процент прохождения политики) [1][5]
-
Операционные показатели (задержка, стоимость)
-
-
Создайте тестовую среду (запускается при каждом изменении модели/запроса) [4][5]
-
Добавить стресс-тесты + тесты, имеющие вид состязательных [1][5]
-
Проверка образцов человеком (особенно результатов LLM) [5]
-
Доставка через теневой сервер + поэтапное развертывание [1]
-
Мониторинг + оповещение + переобучение с дисциплиной [1]
-
Результаты документируются в виде описания в стиле модельной карты [2][3]
Обучение – это привлекательно. А тестирование – это оплата аренды.
12) Заключительные замечания + краткий обзор 🧠✨
Если вы помните лишь несколько вещей о том, как тестировать модели ИИ :
-
Используйте репрезентативные данные испытаний и избегайте утечек [4]
-
Выберите несколько показателей, связанных с реальными результатами [4][5]
-
Для программ LLM следует полагаться на экспертную оценку и сравнение показателей успеха [5]
-
Надежность теста - необычные входные данные являются замаскированными нормальными входными данными [1]
-
Внедряйте безопасно и осуществляйте мониторинг, поскольку модели смещаются, а конвейеры ломаются [1]
-
Задокументируйте, что вы сделали и что не протестировали (неудобно, но полезно) [2][3]
Тестирование — это не просто «доказать работоспособность». Это «выявить причины сбоев до того, как это сделают пользователи». И да, это менее привлекательно, но именно это помогает вашей системе оставаться на плаву, когда что-то идёт не так… 🧱🙂
Часто задаваемые вопросы
Лучший способ протестировать модели ИИ, чтобы они соответствовали реальным потребностям пользователей
Начните с определения понятия «хороший» с точки зрения реального пользователя и решения, которое поддерживает модель, а не просто метрики из таблицы лидеров. Выявите наиболее дорогостоящие режимы отказов (ложные срабатывания против ложных отрицаний) и четко определите ограничения, такие как задержка, стоимость, конфиденциальность и объяснимость. Затем выберите метрики и тестовые примеры, отражающие эти результаты. Это предотвратит оптимизацию «красивой метрики», которая никогда не приведет к улучшению продукта.
Определение критериев успеха перед выбором показателей оценки
Опишите, кто является пользователем, какое решение должна поддерживать модель и как выглядит «наихудший сценарий отказа» в производственной среде. Добавьте операционные ограничения, такие как допустимая задержка и стоимость запроса, а также требования к управлению, такие как правила конфиденциальности и политики безопасности. Как только это станет ясно, метрики станут способом измерения правильных показателей. Без такой структуры команды, как правило, стремятся оптимизировать то, что проще всего измерить.
Предотвращение утечки данных и случайного мошенничества при оценке моделей
Поддерживайте стабильность разделения на обучающую, валидационную и тестовую выборки и документируйте логику разделения, чтобы результаты оставались воспроизводимыми. Активно блокируйте дубликаты и почти дубликаты во всех разделениях (один и тот же пользователь, документ, продукт или повторяющиеся шаблоны). Следите за утечкой признаков, когда «будущая» информация проникает во входные данные через временные метки или поля после событий. Надежный базовый уровень (даже с использованием фиктивных оценок) помогает заметить, когда вы радуетесь шуму.
Что должна включать в себя система оценки, чтобы тесты оставались воспроизводимыми при внесении изменений?
Практичный инструмент, позволяющий повторно запускать сопоставимые тесты для каждой модели, запроса или изменения политики, используя одни и те же наборы данных и правила оценки. Обычно он включает в себя набор регрессионных тестов, понятные панели мониторинга метрик, а также сохраненные конфигурации и артефакты для обеспечения отслеживаемости. Для систем LLM также необходим стабильный «золотой набор» запросов, а также набор тестов для крайних случаев. Цель состоит в том, чтобы «нажать кнопку → получить сопоставимые результаты», а не «повторно запустить блокнот и надеяться на лучшее»
Метрики для тестирования моделей ИИ, выходящие за рамки точности
Используйте несколько метрик, поскольку одно число может скрывать важные компромиссы. Для классификации сочетайте точность/полноту/F1 с настройкой пороговых значений и матрицами ошибок по сегментам. Для регрессии выбирайте MAE или RMSE в зависимости от того, как вы хотите наказывать ошибки, и добавляйте проверки в стиле калибровки, когда выходные данные функционируют как оценки. Для ранжирования используйте NDCG/MAP/MRR и разделяйте запросы на начало и конец, чтобы выявить неравномерную производительность.
Оценка результатов LLM в случаях, когда автоматизированные метрики не справляются со своей задачей
Рассматривайте это как систему, основанную на подсказках и правилах, и оценивайте поведение, а не просто сходство текста. Многие команды сочетают оценку человеком с попарным предпочтением (показатель успеха A/B-тестирования), а также проверками на основе задач, такими как «было ли извлечено правильное поле» или «было ли соблюдено правило». Автоматизированные текстовые метрики могут помочь в узких случаях, но они часто упускают из виду то, что важно для пользователей. Четкие критерии оценки и набор регрессионных тестов обычно имеют большее значение, чем одна оценка.
Необходимо провести тесты на устойчивость, чтобы модель не давала сбоев при работе с зашумленными входными данными
Проведите стресс-тестирование модели с опечатками, пропущенными значениями, странным форматированием и нестандартными символами Юникода, поскольку реальные пользователи редко бывают аккуратными. Добавьте случаи изменения распределения, такие как новые категории, сленг, датчики или языковые шаблоны. Включите экстремальные значения (пустые строки, огромные объемы данных, числа, выходящие за пределы допустимого диапазона), чтобы выявить нестабильное поведение. Для моделей с низкой степенью точности также протестируйте шаблоны внедрения подсказок и сбои при использовании инструментов, такие как тайм-ауты или частичные выходные данные.
Проверка на наличие предвзятости и проблем с справедливостью без углубления в теорию
Оцените производительность на значимых срезах и сравните показатели ошибок и калибровки в группах, где измерения юридически и этически оправданы. Ищите косвенные признаки (например, почтовый индекс, тип устройства или язык), которые могут косвенно кодировать конфиденциальные характеристики. Модель может выглядеть «в целом точной», но при этом постоянно давать сбои в конкретных группах. Задокументируйте, что вы измерили, а что нет, чтобы будущие изменения не привели к незаметному повторному возникновению регрессий.
Включать в программу проверки безопасности и защищенности систем генеративного искусственного интеллекта и LLM-систем
Протестируйте систему на предмет недопустимой генерации контента, утечки конфиденциальной информации, фиктивных сбоев в критически важных областях и чрезмерного количества отказов, когда модель блокирует обычные запросы. Включите в тест внедрение подсказок и попытки утечки данных, особенно когда система использует инструменты или извлекает контент. Надежный рабочий процесс выглядит следующим образом: определить правила политики, создать набор тестовых подсказок, оценить результаты с помощью проверок, проводимых людьми и автоматизированных средств, и перезапускать тест всякий раз, когда изменяются подсказки, данные или политики. Последовательность – это плата за качество.
Внедрение и мониторинг моделей ИИ после запуска для выявления отклонений и инцидентов
Используйте поэтапные схемы развертывания, такие как теневой режим и постепенное увеличение трафика, чтобы выявлять сбои до того, как это сделает вся пользовательская база. Отслеживайте дрейф входных данных (изменения схемы, пропущенные данные, сдвиги распределения) и выходных данных (сдвиги оценок, сдвиги баланса классов), а также операционное состояние, такое как задержка и стоимость. Отслеживайте сигналы обратной связи, такие как изменения, эскалации и жалобы, и наблюдайте за регрессиями на уровне сегментов. При любых изменениях повторно запускайте тот же тестовый стенд и продолжайте непрерывный мониторинг.
Ссылки
[1] NIST - Структура управления рисками в области искусственного интеллекта (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Митчелл и др. - «Карточки моделей для отчетности по моделям» (arXiv:1810.03993)
[3] Гебру и др. - «Таблицы данных для наборов данных» (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - документация «Выбор и оценка моделей»
[5] Лян и др. - «Комплексная оценка языковых моделей» (arXiv:2211.09110)