خلاصه کتاب راهنمای تست LLM Asana: تحلیلی جامع از غزل کلود 3.5

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

TLDR

Asana's LLM Testing Playbook فرآیند جامع QA آنها را برای ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ مانند Claude 3.5 Sonnet تشریح می‌کند. این فرآیند شامل تست واحد، آزمایش ادغام، آزمایش سرتاسر، و ارزیابی‌های اضافی برای مدل‌های جدید برای اطمینان از ویژگی‌های قابل اعتماد و با کارایی بالا مبتنی بر هوش مصنوعی است. این رویکرد سختگیرانه به آسانا کمک می‌کند تا یکپارچگی داده، دقت پاسخ و کیفیت کلی مدل را حفظ کند و اطمینان حاصل کند که ابزارهای هوش مصنوعی آن‌ها فراتر از انتظارات کاربر است.

تست واحد

تست واحد سنگ بنای فرآیند LLM QA آسانا است. تیم Asana's LLM Foundations به عنوان بخشی از روش خود، یک چارچوب تست واحد داخلی ایجاد کرد که به مهندسان امکان می‌دهد پاسخ‌های LLM را مشابه تست‌های واحد نرم‌افزار سنتی ارزیابی کنند. این رویکرد بسیار مهم است زیرا LLM ها اغلب خروجی های کمی متفاوت تولید می کنند حتی زمانی که داده های ورودی یکسانی به آنها داده شود. آسانا با استفاده از LLM برای تأیید ادعاهای خود، اطمینان می‌دهد که جزئیات کلیدی، مانند ضرب‌الاجل‌های کار، با دقت توسط مدل ثبت می‌شوند.

تست منحصر به فرد آسانا “سوزن در انبار کاه” نمونه بارز روش شناسی تست دقیق آنها است. در این آزمایش، مدل مورد نیاز است تا داده‌های مرتبط را در یک پروژه وسیع بیابد و اطمینان حاصل کند که می‌تواند پاسخ‌های دقیق را از مجموعه داده‌های بزرگ ترکیب کند. نمودار زیر عناصر چارچوب تست واحد آسانا را نشان می دهد:

به عنوان مثال، یک آزمایش ممکن است شامل پرس و جو از مدل برای شناسایی تاریخ راه اندازی پروژه باشد که در اسناد گسترده مدفون شده است. توانایی این مدل برای یافتن و گزارش مداوم این جزئیات، کارایی آن را در کاربردهای دنیای واقعی نشان می‌دهد.

تست یکپارچه سازی

تست یکپارچه سازی در Asana شامل ارزیابی اینکه چگونه LLM می تواند جریان های کاری پیچیده ای را مدیریت کند که نیاز به زنجیره چند اعلان با هم دارند. این امر به ویژه برای ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که به توانایی LLM برای بازیابی داده‌ها و ایجاد پاسخ‌های دقیق کاربر بر اساس آن داده‌ها متکی هستند، مهم است.

برای مثال، Asana's LLM ممکن است بر روی توانایی آن در بازیابی به‌روزرسانی‌های پروژه خاص و سپس خلاصه کردن آن به‌روزرسانی‌ها در قالبی واضح و کاربرپسند آزمایش شود. تست‌های ادغام تضمین می‌کنند که این زنجیره‌ای از اعلان‌ها قبل از انتشار ویژگی‌های جدید به طور منسجم با هم کار می‌کنند. نمودار زیر چارچوب تست یکپارچه سازی را نشان می دهد:

این روش تضمین می‌کند که ویژگی‌هایی مانند سیستم‌های مدیریت وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی آسانا می‌توانند به طور قابل اعتمادی به کاربران در گردش‌های کاری روزانه‌شان کمک کنند و اطلاعات دقیق مورد نیاز را در اختیار آن‌ها قرار دهند.

تست پایان به انتها

تست End-to-End (e2e) در Asana برای شبیه سازی تجربه واقعی مشتریان طراحی شده است. با استفاده از داده‌های واقعی در نمونه‌های تست جعبه‌شنی آسان Asana، تیم می‌تواند عملکرد LLM را در سناریوهایی ارزیابی کند که استفاده از دنیای واقعی را کاملاً منعکس می‌کند.

در حالی که این نوع آزمایش زمان‌برتر است و نیاز به ارزیابی دستی توسط مدیران محصول دارد، بینش‌های ارزشمندی را در مورد کیفیت کلی مدل، از جمله جنبه‌هایی از هوش که تعیین کمیت آن‌ها از طریق تست‌های خودکار دشوار است، ارائه می‌کند. به عنوان مثال، آزمایش انتها به انتها ممکن است شامل یک سناریوی جامع باشد که در آن LLM باید یک کار برنامه ریزی پروژه چند مرحله ای را از ابتدا تا انتها انجام دهد، از جمله ایجاد به روز رسانی و شناسایی خطرات بالقوه. چارچوب تست انتها به انتها در زیر نشان داده شده است:

از طریق این آزمایش‌های دقیق، آسانا تضمین می‌کند که ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی آن‌ها می‌توانند وظایف پیچیده و دنیای واقعی را با درجه بالایی از قابلیت اطمینان و هوشمندی انجام دهند.

تست های اضافی برای مدل های جدید

هنگام آزمایش مدل‌های پیش‌تولید مانند کلود 3.5 Sonnet، آسانا از ارزیابی‌های اضافی برای اندازه‌گیری معیارهای عملکرد مانند زمان تا اولین توکن (TTFT) و نشانه‌ها در ثانیه (TPS) استفاده می‌کند. این تست‌ها برای اطمینان از اینکه LLM می‌تواند به سرعت و کارآمد پاسخ دهد و تجربه کاربری روانی را ارائه دهد، بسیار مهم هستند.

علاوه بر این، ارزیابی آسانا از کلود 3.5 Sonnet شامل یک معیار استفاده از ابزار بود که قابلیت‌های عاملی مدل را آزمایش می‌کرد. این شامل معیارهای کمی و آزمایش کیفی با استفاده از پلتفرم نمونه سازی چند عاملی داخلی آسانا بود. به عنوان مثال، یک آزمون ممکن است شامل مدیریت مستقل LLM یک سری وظایف، تصمیم گیری و تنظیم گردش کار بر اساس داده هایی باشد که دریافت می کند. چارچوب تست اضافی برای مدل های جدید در زیر نشان داده شده است:

این آزمایش‌های اضافی بینش عمیق‌تری در مورد قابلیت‌های LLM ارائه می‌کنند و اطمینان می‌دهند که می‌توان آن را به طور مؤثر در مجموعه ابزارهای هوش مصنوعی آسانا ادغام کرد.

نتیجه گیری

چارچوب تست دقیق آسانا برای ارزیابی LLM های مرزی مانند کلود 3.5 Sonnet بر تعهد آنها به ارائه ویژگی های قابل اعتماد و با کارایی بالا مبتنی بر هوش مصنوعی تأکید می کند. آسانا با اجرای یک فرآیند جامع QA که شامل تست واحد، آزمایش یکپارچه سازی، تست سرتاسری و ارزیابی های اضافی برای مدل های جدید است، تضمین می کند که هم تیمی هوش مصنوعی آنها ابزاری ارزشمند و قابل اعتماد برای کاربرانش باقی می ماند.

همانطور که مرزهای مدل‌های زبان بزرگ همچنان در حال تکامل است، سرمایه‌گذاری آسانا در فرآیندهای QA قوی به آن‌ها اجازه می‌دهد جلوتر از منحنی بمانند و اطمینان حاصل شود که ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها انتظارات کاربر را برآورده می‌کنند، بلکه از آنها فراتر می‌روند.

برای اطلاعات دقیق تر، می توانید مقاله کامل بردلی پورتنوی را در وب سایت رسمی آسانا بخوانید: راهنمای تست LLM آسانا: تجزیه و تحلیل ما از غزل کلود 3.5.