Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: llm-as-a-judge
Діагностика збоїв RAG: карта етапів та оцінювач обґрунтованості на рівні тверджень
Визначте місце збою у конвеєрі RAG, а потім створіть оцінювач обґрунтованості LLM, який перевірятиме твердження по одному та підтверджуватиметься за допомогою людських оцінювачів за допомогою коефіцієнта kappa.
9 хв читанняОцінювання та регресійне тестування LLM-промптів у продакшені
Як зібрати набори для оцінювання, рубрики й регресійні набори, що покажуть, чи допомогла зміна промпту: точні перевірки, LLM-судді, компроміси й еталонні кейси.
8 хв читанняНавчання власного судді LLM: від PandaLM та JudgeLM до Prometheus
Як створюються деталізовані моделі оцінювачів — від даних та рубрик до контролю упереджень та метаоцінки, а також практичний посібник з навчання судді LLM для конкретної галузі.
39 хв читанняОцінка беззалежного LLM із суддею, якому можна дійсно довіряти
Створіть невелику систему оцінки LLM на основі реальних журналів подій, перевірок коду та судді з одним критерієм, а потім налаштуйте цього суддю відносно людських міток, щоб його оцінки мали сенс.
9 хв читанняКерування LLM-як-суддею як живою виробничою системою
Дізнайтеся, як чотириетапний цикл життя Netflix — дані з реального світу, навчання з використанням спеціальних критеріїв, безпечне впровадження та постійний моніторинг — забезпечує точність моделей LLM у масштабних умовах.
20 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.