AI Evaluations Clearly Explained in 50 Minutes (Real Example) | Hamel Husain

这是对数据的核算。仅仅这样做，你就可以获得惊人的价值。而这是每个人都跳过的一部分。我将使用电子表格来强调这个过程可以多么简单，以及你可以从中获得巨大的价值。当你看到平均得分从 3.2 变为 3.7 时，没有人真正知道那意味着什么。老实说，这并没有什么实际意义。他们会说：“哦，这就像在变好。”老实说，没有人真正知道它是否在变好。所以，作为一名产品经理，如果你看到“同意”这个词，你需要停下来想一想，嗯，请让我深入研究一下。如果人们不信任你的评估，他们甚至不会信任你。你就完了。

好的，欢迎大家。我今天的嘉宾是 uh Hamill。Haml 已经培训了来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 等公司的 2000 多名产品经理和工程师，教他们如何进行 AI 评估。他在 Mayheaven 上教授关于这个主题最受欢迎的课程。所以，我非常期待深入探讨这些最佳实践，我觉得我犯了很多错误，你知道的，并且有很多假设，Haml 可以帮助我。所以，欢迎。>> 我很高兴来到这里。很高兴能谈论评估。>> 好的。所以，你知道，网上有很多关于评估是否可行等等的争论，在 Twitter 上等等。让我们把它做得非常实用。嗯，让我们来谈谈一个真实产品的评估，比如，你有没有一个你想在整个过程中谈论的产品示例？我有。是的。所以，有一家公司我一直在与他们合作。让我分享我的屏幕。>> 当然。>> 所以，为了设定背景，Nurture Boss 是一个由 AI 驱动的物业管理助手。这是一个非常有趣的用例，因为它实际上是最好的教学示例之一，我喜欢使用它，因为它很混乱，而且有足够的复杂性，使其逼真。所以问题来了，哦，好的，你是如何做评估的？所以，很多时候，当我们谈论评估时，我们可以展示玩具示例，但有时这些示例过于简化，人们很难推广，我该如何为我的应用程序做呢？我的应用程序很复杂，你知道的，我还有其他事情要做。嗯，我们今天将要展示的就是，我们将一起查看 Nurture Boss 的数据，我们将进行一套最少的评估，并且我们将非常快速地完成。是的，那太棒了。所以，我知道在你的播客上，你已经请过 Aman 了。他可能谈论过 Arise。市面上有很多不同的解决方案。我在实践中最常遇到的有 Arise、Brain Trust、Langmith。这三个是比较流行的。嗯。>> Nurture Boss 最初使用的可观测性平台之一是 Brain Trust。他们实际上创建了自己的平台，但我要向你展示他们的数据，因为我们已经对其进行了匿名化处理。>> Traces 基本上就是与 Nurture Boss 的聊天对话，对吧？>> 好的。我将向你展示一个 trace 是什么。最好的方法就是看它，而不是让我去定义它。所以我将打开一个。所以，trace 是用户可能与 AI 进行的特定交互的所有历史记录的日志，包括用户看不到的所有内部正在发生的事情。好的。所以，这是一个 trace 的例子。所以，我们在这里看到的是系统消息。所以，你是一名 AI 助手，在 Arrow 担任租赁团队成员，你拥有与居民或潜在居民互动的不同指令。你知道，例如如何处理维护请求，或者嗯，你知道如何处理潜在居民和行程安排以及各种事情，比如申请。>> 是的。>> 而且，你知道，这里有很多指令。我们不需要全部阅读。我们可以向下滚动，我们看到用户正在问的问题是，建筑物在哪里？>> 嗯。>> 然后，它会调用一个工具。获取社区信息。我们可以展开它，它会拉回一些信息。它正在调用一个工具。工具调用返回了一些信息，我们可以在这里看到。嗯，然后助手给出了一个答案。你知道，Arrow 位于这个地址，然后用户说，我对两居室感兴趣，有什么可用的？然后它就停止了。嗯，它就死胡同了，嗯，某种程度上的失败，它只是没有显示给用户，所以这不一定是他们最有趣的错误。>> 这只是，你知道，你在现实世界中会看到的东西。现在，这是一个 trace 的例子。所以，当 Jacob 来找我时，我说：“好的，Jacob，我们要这样做。我们要看 traces。”他说：“我们这是什么意思？这似乎是错误的。”他说：“Haml，这会花费很长时间。”>> 他说：“你到底在做什么？”他说：“相信我。我们要看大约 100 个 traces，然后我们只是写下出了什么问题。第一个可能会很痛苦，但我们会做得很好。到第十个的时候，我们会非常快。”所以，我们看到了这个，我们说：“哦，这里发生了什么。”嗯，对话被切断了。嗯，它失败了。我们不得不进行一些调查来弄清楚发生了什么。但我们只是写了一个笔记。所以，在这种情况下，嗯，我们可以做一个注释。所以，我会写一个笔记说，嘿，有一个错误没有显示给用户。好的？只是写一个笔记。嗯>> 你知道，对话结束了。重点不是进行完整的根本原因分析。只是观察哪里出了问题。好的？你只需要这样做。>> 做 100 次。>> 是的。做 100 次。现在，Jacob 说：“我们到底在做什么？为什么我们要这样做？”他说：“Haml，我雇你来做评估，而你却像一只猴子一样看着这些数据，我不知道发生了什么。Haml，这是什么意思？这是一项非常昂贵的咨询服务，而我们却在看数据。”我说：“不，相信我，我们会，这会导向某个地方。”>> 嗯，我的意思是，你基本上是在为这些数据做人工标注，对吧？你基本上是在说>> 我基本上是在为这些数据做人工标注。>> 所以，让我们再看几个，嗯，我认为很快就会清楚为什么这很有价值。好的。所以，这是另一个 trace。你是 Meadow Brick Gardens 的租赁团队成员，你的名字是 Taylor。所以，给它起个名字。嗯，你的目标是回答问题。好的，所以，基本上是一样的。你正在接听居民的电话，嗯，实际上是潜在居民的电话，因为这看起来像是一个销售漏斗模式，你正在鼓励客户安排参观。嗯，所以，让我们来看第一个用户消息。所以，我们已经处理了系统消息。>> 助手说，这次通话，现在是语音通话。好的，这次通话可能会被录音，等等。用户说的唯一一句话是“预览计划”。我不知道那是什么。也许是系统提示中的某些内容，但我个人不一定记得那是什么。助手说：“看起来您可能对了解更多关于社区的信息感兴趣，并可能安排一次参观。您想安排一次参观吗？”用户说：“不。”助手说：“看起来您可能有具体的问题或需要与我们的公寓相关的某些方面的帮助。我该如何帮助您？我可以转接给代表吗？”显然，他们想和人交谈。嗯，当然，我可以把您转接给代表。嗯，您现在想让我转接吗？是的，太好了。我将把您转接给代表。请稍等。您想让我转接吗？我已经很沮丧了。就像，是的，把人转接给真人，已经问了这么多问题了，就像，“您确定吗？您确定吗？等等。”嗯，所以，好的，嗯，ADU，他想谈论 ADU。听起来您可能感兴趣。是的。您能澄清一下您的问题吗？我只想谈谈。我们都曾有过这样的经历。>> 是的。每次，伙计，我打电话。是的。>> 是的。这不会，你知道，我每次与 AI 进行这种互动时都想把手机扔出窗外。嗯，所以，好的，我明白了。我将把您转接。最后，调用了一个工具。我们正在转移通话。好的。所以，我们感受到了用户的痛苦。我们确实，说实话。嗯，而且很清楚，嘿，我们。所以，这是一个明确的错误。在这种情况下，我将像对待其他错误一样写下笔记。>> 而你不是在尝试写解决方案，你只是在尝试写问题的笔记。>> 是的。我不是在尝试调试它。我不是在尝试说为什么会发生。我不是在尝试找到根本原因的解决方案。我只是在记录它为什么会发生。所以，你这样做。坦率地说，我们花了大约一个小时才完成了 100 个 trace。一点也不费时。>> 好的。但到最后，我们学到了很多。我们学到了很多，而且学到的比你试图用任何自动化解决方案来解决这个问题都要多得多。所以，如果你试图用 Nurture Boss 来计算幻觉分数、毒性分数、连贯性分数，或者任何你想称呼它的分数，它都不会给我们提供我们现在拥有的任何洞察。你知道，我们识别了非常具体的失败和令人痛苦的事情，对吧？通过查看数据，我们可以立即看到>> 你有没有用一些 AI 来总结你标注的 trace 数据，或者>> 啊哈，好问题。所以，虽然你不应该使用 AI 来做，但你绝对应该查看数据，亲手操作数据，你可以使用 AI 来帮助你分析它。所以，发生的事情是，我将所有这些日志以及笔记导出到一个电子表格中。好的？好的。>> 嗯，而且你不必使用电子表格。我将使用电子表格来强调这个过程可以多么简单，以及你可以从中获得巨大的价值。所以，我所做的是，我导出了所有的笔记。所以，在这一列，A 列，你有我所有的笔记。>> 是的。>> 好的。所以，你知道，一个笔记是用户可能在问关于租赁条款或押金的事情，而不是关于特价。而 AI 却在谈论特价。或者另一个是 AI 提供了虚拟参观，但实际上没有虚拟参观。>> 嗯，>> 好的。>> 你知道，所以所有这些不同的，还有那个不一致的消息，我们刚才看到的。好的。所以，所有这些不同的笔记。所以，你可以做的是，你可以把这些笔记拿出来，然后你可以做一些非常愚蠢简单的事情，就是把它们放到 Claude 或 ChatGPT 或任何东西里，然后我说，请分析以下 CSV 文件。有一个元数据字段，一个嵌套字段叫做 zenote，其中包含开放代码。所以，这是术语。开放代码只是一个花哨的词，用来形容我所做的那些评论。好的，只是为了分析我们正在进行的 LLM 日志的笔记。请从 zenote 字段中提取所有不同的开放代码。提出五到六个类别，我们可以从中创建轴向代码。所以，轴向代码是另一个术语，意思是我们要把它们分组。我们要把这些笔记分组。我们要对它们进行分类。>> 好的，这个开放代码、轴向代码的东西实际上是社会科学中一种非常古老的技术，而且几十年来也一直被用于机器学习。所以，这就是为什么我们使用这个术语作为一种捷径来提供给 LLM，因为 LLM 确切地知道你在做什么。他们会说：“哦，我确切地知道你在做什么。你正在尝试做这个技术。”>> 明白了。好的。所以，这比简单地说“对东西进行分类”要好。这只是一个捷径技术。是的。>> 是的。它知道，它给了它一些特异性。它通过说开放代码、轴向代码，它知道我的目标是什么，因为当我使用这个术语时，这个技术有很多上下文。你也可以说“分类”，我的意思是，没有，你可以从任何地方开始。所以，如果你想说“分类”，那就从“分类”开始，完全没问题。重点是取得进展并尽快获得价值。我不想过于具体，但重点是你可以有点，嗯，所以，好的，它在如何打开 CSV 文件方面进行了很多迭代。我们可以跳过。但它给了我，它给了我，嗯，你知道，一些类别，我并不一定喜欢所有这些，而且我可能来回调整了一点，以提炼出对我来说有意义的类别。嗯，我只是写下了一些类别。嗯，这里有一些类别。所以，我说，好的，行程安排/重新安排问题，人工交接或转接问题，输出格式错误。他们有一些格式错误，比如在文本消息中放入 markdown。嗯，对话流程问题。所以，就像文本一样，突然中断了，你知道，流程。嗯，做出无法兑现的承诺，比如重新安排行程等等，或者不重新安排行程，而是其他类型的承诺。然后还有一个，我通常还有一个字段叫做“以上都不是”，但我在这里没有这样做，只是为了简单起见。>> 好的。>> 而且，所以，你可以做的是，然后你可以来回进行，我所做的是，在电子表格中，你知道，你可以使用 AI。所以，这里有 AI，Google 电子表格有 AI。你可以有一个 AI 公式，这非常方便，可以向你展示一些东西。所以我说，“好的，请将以下笔记分类到其中一个类别中。”所以，你只是使用 LM 来对其进行分类。>> 你可以看到，我只是在对这些笔记进行分类，我所做的就是我发现的问题。我只是把它们放进类别里。>> 嗯，我确实知道 Google 表格已经有了这个 AI 功能。好的。它们通常非常慢。>> 它很酷。它很酷。它可能有点不稳定，但没关系。它很轻便，而且你不必使用任何工具，而且每个人都可以理解如何做到这一点。这就像揭示了我正在做的所有事情的神秘面纱，因为如果我打开一些代码，你可能会认为哦，你需要成为一名软件工程师才能做到这一点，或者类似的东西，而且像不，你不需要。我们可以一直使用英语。所以，现在你已经对所有这些进行了分类，现在我们可以使用我最喜欢的工具之一，数据透视表。所以，数据透视表，嗯，如果你以前没见过它们，在电子表格中非常方便，所以你可以计算每个类别出现的次数。好的。>> 而且，我们可以看到，只是在高层次上，嗯，嘿，哦，好的，我们遇到了这种对话流程问题，发生了很多。嗯，你知道，我们也有这种人工交接，转接问题，你可以立即感觉到问题所在。现在，很可能在你甚至得到这个计数之前，你已经知道你已经看了 100 个 trace。你在直觉上就会想，好吧，你知道，我需要修复这个，就像，我现在就需要修复这个人工转接的事情。>> 你就像，我甚至不需要做数据分析，但它很快，这只需要，就像，老实说，不到几分钟。>> 而且它只是给你一些基础，而且它就像让你看到，你从这种混乱中，我不知道发生了什么，到好的，我大概知道问题所在。>> 而且你有一些起点。这有意义吗？>> 是的。是的。这太棒了，伙计。但是，让我问你一个问题。是的。>> 所以，嗯，在这种情况下，代理在你开始做所有这些事情之前就已经上线生产了，对吧？就像，就像，嗯，但这不是理想的方法，对吧？就像，理想情况下，你希望在之前做一些，或者也许和你的团队一起试用，或者让一些用户尝试一下。>> 当然。>> 怎么做？是的。所以，最好的情况是，你和一些友好的客户一起试用，你自己也试用。那会非常好。你也可以合成地生成输入到你的系统中。>> 所以，基本上你可以做的是，就像>> 考虑用户可能有的合理问题，你知道，并试图对你的系统会出什么问题提出一些假设。>> 是的。>> 但有一种方法可以做到这一点。你不想只是问一个 LLM，嘿，为可能想租公寓的潜在租户想出合理的问题。正确的方法是提出一些类别。所以，是提出一些维度。我所说的意思是，让我们说，嗯，让我们考虑一下 Nurture Boss 的好维度是什么。所以，对于 Nurture Boss，你可能有，嗯，居民，你可以有，好的，客户类型，也许>> 公寓类别，也许>> 所以，就像豪华型、标准型、其他类型，我不知道那是什么，我没有那么有创意，不能当场想出来，但你建议的是什么？>> 只是客户类型，对吧？你可以区分租户经理和实际居民，取决于你和谁交谈。>> 是的。嗯，居民，嗯，经理。>> 是的。>> 而且你可以思考，戴上你的产品帽子。所以，顺便说一句，整个过程都非常以产品为导向。所以，你知道，当你阅读 trace 时，它更多的是关于工程，而是戴上你的产品帽子，问自己，这是你想要用户拥有的体验吗？这真的有意义吗？当涉及到我所说的这些维度时，你正在戴上你的产品帽子，然后说，“好的，你可能想要考虑的不同角色、不同类别、不同维度是什么？”然后，你想要做的是，就像，你知道，你会采取，嗯，这些组合，嗯，你知道，就像，豪华型居民，豪华型，为居民，豪华型，为经理，标准型，为居民，标准型，为经理，然后你会把这些，我们称之为维度，输入到一个 LLM 中，说，“好的，这些是不同维度，对于这个，对于每一个维度，生成合理的用户查询。”>> 明白了，这比仅仅问一个 LLM 要好得多。是的，只是因为，嗯，如果你只是问一个 LLM，它会更同质化，而你不想同质化，你不想有同质化的输入。你想探索输入的空间，而这些头脑风暴维度有助于你确保你正在探索空间，并有条理地探索空间。这有意义吗？>> 明白了。是的。你想找到所有的边缘情况，你知道，是的。>> 而且这只是触及了表面。关于生成合成数据，还有很多我们可以深入探讨的内容，但有更高级的方法来生成合成数据，或者在考虑更具对抗性方面，如何，你知道，提出假设来帮助你打破你的系统，等等。但简短的回答是，使用我们的系统，你可以使用 LLM 来帮助你，基本上假装成合成用户。>> 这说得通。好的，让我们回到左边的类别。所以，嗯，所以，现在你有了这些，我的意思是，它们不是，它们基本上是问题，对吧？产品问题。嗯，现在我们要用这些东西做什么？这是我们如何制定标准，还是我们应该直接开始修复问题？>> 非常好的问题，下一个非常好的问题。>> 所以，嗯，当我们第一次这样做的时候，最突出的问题是日期处理。它就像，而且非常清楚，嗯，你知道，用户想安排一个约会。是的。而且它总是弄错日期。而且非常清楚，就像，“哦，这太蠢了。”就像，LLM 不知道今天的日期。我们只是>> 好的。>> 我们只是，你知道，我们忘了。他们就像，“是的，他们就像忘了把它放进提示里。”就像，“你真的需要评估这个吗？”>> 也许不需要。就像，你知道，你不想评估。你不一定想评估，因为感觉很好。一切的目的是让你的产品变得更好，并且迭代，你知道，快速前进。嗯，所以，对于那个，我们就像，好吧，让我们看看，就像，让我们给它今天的日期，而那个问题基本上就消失了，不出所料。所以，我们真的不需要评估。嗯，其他更主观的事情，或者你知道，所以，这是一个成本效益的权衡。所以，有两种评估。一种是 LM 作为法官，我们将一起构建。另一种是基于代码的评估，你不需要 LM 作为法官。它是一些你可以做出的断言，而且与 LM 作为法官相比，它非常便宜。所以，嗯，对于日期那个，我们实际上做了，我们做了，就像，基于代码的评估，就像我们有一些测试用例，我们能够测试，你知道，出来的日期是否等于预期的日期。而那非常便宜。我们不必做 LM 作为法官。明白了。你知道，但那很容易修复。现在，像，你应该转交给人类，好的，那个，我们不知道确切，我们已经有了规则，但 LM 正在挣扎，而且我们真的不知道该怎么做。这似乎是一个非常好的 LM 法官用例。而且评估也将提供巨大的价值，即使它很昂贵，因为它更昂贵，因为我们将对其进行大量迭代以取得进展。>> 然后我们说，好的，就像，嗯，好的，我们需要一个 LLM 法官来处理人工交接，让我们去做吧。这是一个重要的问题。是的。是的。人们在做 LLM 作为法官时遇到的主要问题是，他们只是提示另一个 LLM 来判断你的 LLM 做了什么，然后他们说，它好吗？现在，这应该是可疑的，对吧？为什么这可以？为什么你只是让另一个 LLM 告诉你它是否可以？就像，我不知道。而且你会怀疑的。而且有一个答案。答案是你可以衡量法官。所以，这就像一个，这是一个元评估问题，你需要衡量法官是否好。这非常重要。你不想跳过这一步，因为如果你有很多法官 LLM 在周围，而你的利益相关者在仪表板上看到你的报告，而你的利益相关者看着它们，而每个人都说，哦，法官，你知道，没有人会理解你正在使用 LLM 法官，无论如何。他们只会看你的指标，当现实和你的指标之间出现显著差距时，没有人会再信任你了。你想避免这种情况。你想>> Y>> 因为如果人们不信任你的评估，他们甚至不会信任你。>> 你完了。>> 是的。没错。是的。你不能，你不能让它对某事获得完美的分数，但它实际上完全是错误的，对吧？你的管理方式。是的。>> 是的。>> 所以，好的。所以，你如何处理这个问题？嗯，幸运的是，当你做这个轴向编码的时候，对吧？你实际上已经识别出了非常好的测试用例，或者一些合理的测试用例，你可以使用它们，它们已经被标记了。你已经作为人类标记了它们。所以，你有一些地面真相。>> 而这些是你用来校准 LLM 法官以查看它是否足够好的东西。好的？>> 绿色足够，只是绿色足够，它与人类标签的匹配程度如何？对吧？那就是>> 它与人类标签的匹配程度如何？>> 是的。>> 所以，这就是我们接下来要做的事情。我们将首先考虑编写提示，而这就像最愚蠢的提示。我不是说这是一个好提示。这只是一个提示。>> 而且重点不是要有提示配方或某种神奇的东西，只是要迭代。好的？而且你想指定一下要求，比如，在这种情况下，什么是好的交接，或者什么时候应该进行交接，什么时候应该发生，你知道，你正在评估一个租赁助手，以确定是否存在交接失败。应该有交接，如果发生以下任何一种情况。嗯，你知道，或者抱歉，如果发生以下任何一种情况，就会发生交接失败。比如，如果人类要求转交，但你只是忽略了他们，或者循环了太多次。那就是失败。>> 明白了。是的。>> 而且有七种失败的列表。你不必全部阅读，但你明白了。而且我们还说什么时候没有失败，只是为了完整性。而且我们说我们希望返回精确的真或假，二进制。所以，值得在这里停留片刻。所以，对于 LLM 法官来说，输出二进制分数非常重要。99% 的时间你不想导入，导出像艺术量表或，你知道，一到五分，或者某种分数，因为那会引入巨大的复杂性。>> 是的。>> 你知道 LLM 不擅长连续分数，第一。第二，输出不清楚。当你看到平均得分从 3.2 到 3.7 时，没有人真正知道那意味着什么。>> 3.7。>> 是的。是的。没有人。>> 而且老实说，这并没有什么实际意义。他们会说，“哦，这就像在变好。”老实说，没有人真正知道它是否在变好。我发现当你试图躲在分数后面时，你并没有真正做出决定。而且，你知道，你试图在这里构建的框架是，这个功能是否足够好可以发布？是或否？做出决定。>> 你知道吗？界限在哪里？总有一个界限，所以必须有，对吧？所以，我们不想评分。只要有可能，你就想简化它。分数只会让它太复杂。>> 是的。这就像，嗯，假科学，你知道，就像，你知道，虚假的精确度，对吧？谁知道？>> 是的，它可以是。是的，它可以是。有些评估，你需要分数。当你非常狭窄地进入某些方面时，比如，你知道，当你尝试为检索搜索和不同的组件进行评估时，那么分数就有意义了。但对于这个，作为法官案例，在整体意义上，不行。>> 而且，而且为什么不解释呢？为什么你不想要解释？>> 所以，解释实际上是好的。>> 嗯，所以，你，你知道，我们教的是，你想要解释，然后是一个分数。但这就像一个电子表格。>> 而且，所以，>> 我们只是想让它易于处理。如果我尝试提供解释，那么它就会，你知道，模型在这里的电子表格中不是最强大的，他们给你。所以，嗯，它到处都是。所以我只是在这里试图简化它。但是的，解释可能很好。它可以帮助你调试 AI 模型。而且你想要一个结构化的输出。你想要一个字段。你通常想要输出两个字段，就像你想要它输出，就像一个解释和一个二进制分数。然后你可以使用解释来帮助你调试 LLM 的思维出了什么问题。哦，所以你实际上要使用 Google 表格模型 AI 模型来做这个 LM 调整？>> 是的，我将留在 Google 表格中，因为我们的目标是揭示一切，并使其非常清楚，实际上发生了什么。>> 好的。>> 通过一直使用电子表格。所以，嗯，好的。所以，我们有了这个元素法官提示，现在我们可以回到那些 traces。所以，我们有了，这是原始 trace A 列。这只是 JSON 格式。嗯，然后我们有了这个 LM 作为法官。所以，这是针对一个错误的。所以，你通常希望它们被范围化。所以，我们有了这个 LM 作为法官，只是为了交接错误。>> 而且我们有公式来评估这个 LM trace，根据这些规则。>> 好的。然后是 LM 法官提示，我刚才向你展示的。就是这样。>> 然后它给了我们真或假。好的。所以，我们在这里有真或假。然后，这个 H 列是 LLM 法官交接，就像它所说的，二进制分数真或假，是否有错误。然后，这是人类标签 G 列，有一个错误。>> 好的。所以，我们有了这两个标签，而我们之前已经做了 G 列。那是因为轴向编码和开放编码过程而免费发生的。哦，所以你，你有一个，另一个 AI，不，人类标签就像笔记，对吧？所以，所以你有一个>> 是的，那些是笔记的结果。嗯，>> 你知道>> 就像，基本上我说，如果轴向代码是人工交接或转接问题，我只是说它是真的，否则就是假的。>> 明白了。明白了。>> 而且，所以，你就可以看到 LM 和人类的对齐程度。这是你想测试的主要事情。现在，有一件事你想避免。所以，很多人只是计算一致性。直观地说，这是有道理的，对吧？就像，让我计算 LM 和人类之间的一致性。这似乎是合理的。这听起来不错。好的，一致性，当然。>> 是的。问题在于一致性，大多数错误，希望如果你的系统不是糟糕的话，大多数错误都不是，你知道，发生在尾部。所以，这个人工交接错误不是每次都发生，它可能发生 15% 的时间或 10% 的时间，对吧？>> 明白了。>> 所以，如果某件事发生 10% 的时间，你怎么能同意它呢？所以，就像，如果某件事，如果一个系统说某件事发生 10% 的时间，你可以通过说它从不失败来同意它 90% 的时间。>> 你会有一致性 90%。>> 90% 的一致性在纸面上看起来非常好。你走进一个利益相关者会议，就像，是的，我有一个法官，你知道，90% 的一致性，就像，好的，这听起来不错。不，这实际上听起来很糟糕。嗯，潜在地，你需要，就像，深入研究一下。所以，作为一名产品经理>> 如果你 ever 看到“一致性”这个词，你需要停下来，然后说，嗯，真的>> 让我们，请问一些澄清问题。比如，好的，一致性是 90%。基线错误率是多少？如果他们说 10%。是的，你知道，一致性 90%，你就像，这真的太糟糕了，出了什么问题。>> 而且这很常见，对吧？对于运行评估的团队来说，他们只是有一个，他们只是有一个一致性存储，他们没有，他们没有 TPR 的东西。>> 嗯，极其常见。是的，这是我大惊小怪的原因之一，是因为我们看到得太多了，所以值得一提。>> 好的，明白了。好的。所以，现在我们有一些法官，嗯，上线了。嗯，就像，下一步是什么？你想把这些法官投入生产，让他们一直运行。>> 所以，现在你有了这个非常，嗯，所以，假设你有了法官，就像这个人工交接评分法官。>> 没错。>> 而且你喜欢它。所以，现在你有了这个强大的工具，你可以使用它，比如，第一，你可以，你知道，你可以留出一些数据。你可以，嗯，把它放在 CI 中。你可以在每次更改代码或其他任何东西时进行测试。你可以测试你在这个人工交接问题上的表现如何。但你也可以在生产环境中运行你的法官。你可以在样本或大部分生产 traces 上运行它，然后你可以看到，嗯，这个交接失败在哪里发生，然后你可以进一步调试它。你可以说，我想找到所有发生交接失败的地方。我想找到更多发生这种情况的情况。嗯，你可以做生产监控。你可以使用这些法官来，嗯，在样本流量上运行。你可以知道，嘿，交接问题是否正在发生，你知道，等等。而且你可以随着时间的推移构建这个评估套件。>> 好的。>> 大多数时候，人们问我有多少评估。我通常有不到十几个。我没有那么多，因为我对需要的评估非常节俭。这取决于，你知道，有时我会有更多，如果，这取决于它们有多昂贵。嗯，维护这些东西也需要一些工作。嗯，你知道，对于 LM 法官，基于代码的法官，不是那么多。嗯，因为你不需要做所有这些，你知道，因为我不需要做太多人类，就像，人类标签的东西，因为在基于代码的东西中，有一个，有一个正确的答案。>> 是的。是的。而那就像，那叫做基于参考的评估。而这是一个无参考的评估。所以，根据评估的类型，它会，你知道，有一个，有一个大致的预算，在我脑海里，就像，好的，你应该有多少。所以，假设你有，就像，嗯，你知道，五个或六个法官评估在生产环境中，然后你就，所以，基本上在生产环境中，这意味着，就像，这个，嗯，人工交接法官，它只是随机抽取，就像，在 100 次对话中，它看起来像五个左右，然后它会给出通过/失败。>> 是的，这取决于你有多少。就像，这取决于你的规模。你知道，如果你每天服务数十亿用户，或者类似的东西，那么你可能不想在所有东西上运行 LM 法官。嗯，你知道，这真的取决于，你只需要通过抽样就可以获得大量数据。但如果你有很少的数据，就像，你每天只服务几千用户，那么就运行整个，我不知道，就给整个打分吧。>> 是的。我的意思是，这可能并不贵。>> 所以，这真的取决于。然后你有一个仪表板，基本上为每个法官提供 TPR 和 TNR，或者类似的东西。>> 是的。所以，你可以做的是，实际上，你可以把这个烘焙成一个分数。有一些方法可以组合这些 TPR、TNR。有一些，比如 F1 分数之类的，它们会同等加权，或者其他什么。你可以深入研究。通常，我会报告一个分数。这可能超出了我需要深入研究很多数据科学的范围。>> 谈论如何做到这一点。>> 是的。嗯，但通常有一个分数，嗯，报告，而且实际上，有所有这些评估者，我试图有一个，嗯，一个总分，嗯，它被汇总了所有这些，只是为了给我一个感觉，然后我可以深入了解，看看，好的，发生了什么。>> 而且，而且你什么时候做，嗯，人类标签，就像，你知道，因为你，你在开始时做了，看着 100 个 traces，但就像，什么时候，你什么时候再次做人类标签？哦，所以，一直都做。我一直都在做。我只是，嗯，根据系统的动态来做。所以，这取决于，你知道，任何时候有大的变化，我肯定会再次这样做。嗯，我也会定期这样做。比如，每周一次，每月一次。这取决于系统变化的速度以及系统的规模。但我会在一个周期内这样做，而且，嗯，然后你会每次都做得更好。而且，你也可以构建帮助你做这件事的工具。所以，我们在课程中谈论的一件事是，好的，我们使用，就像，Brain Trust。我们在这里做了，我们在这里做了，嗯，电子表格，或者其他什么。对于 Nurture Boss，他们最终所做的，我截了一些图，并放在了我的博客上。所以，让我给你分享一下。>> 嗯，所以，他们实际上构建了自己的注释工具，因为这个过程非常有价值。可能是评估中最有价值的过程是这个。>> 是的，就是注释和计数。即使你只做这些，你也不构建任何法官，你也不做任何评估，你也不做任何事情，你就可以获得惊人的价值。而这是每个人都跳过的一部分。他们试图直接进入，你知道，无论什么。>> 是的。>> 嗯，所以，嗯，你知道，这是他们自己构建的工具的截图，他们花了不到四个小时就构建了这个。因为这是 AI 非常擅长的那种事情。>> 是的。帮助你构建。所以，就像，好的，你知道，你可以看到这是一个 trace 查看器。你有不同通道的选择器。你有，嗯，这是他们的界面。系统提示默认隐藏。他们可以只是创建，在这里添加笔记，然后他们有，他们把它烘焙到他们的。

工具，它们只是为他们做了轴向编码。你看，它只是为他们尝试了一下，然后给出了一个计数。明白了。>> 他们很喜欢。这里有一个博文视频。这是雅各布，他非常开心。嗯>> 是的，他现在看起来很高兴。是的，>> 他谈到了他是如何做到这一点的，以及它对他的嗯，对他的培育老板产生了什么影响。所以，>> 好的。>> 嗯>> 是的，你可以变得非常快。所以，你知道，用这些，就像你自己的工具一样，它变得快得离谱，而且一点也不痛苦。嗯，>> 是的。但基本上，是的，>> 我的意思是，但基本上，你仍然应该，基本上是手动地，就像我在对提示或类似的东西进行重大更新之前，我仍然应该手动查看，你知道，就像追踪一样，然后只是确保，就像嗯，一切都有意义，对吧，在我发布任何东西之前。>> 是的。我的意思是，你不必在每次提示更新时都这样做。你不必看，男人，你不必手动查看追踪。你只需要运行你拥有的评估，嗯，然后以那种方式进行。只是确保你时不时地查看你的追踪。>> 是的。因为它就像>> 它可能很神秘，就像哦，就像多久，多少追踪。所以我们告诉人们，至少看 100 个追踪。>> 而我们说这是不是一个神奇的数字。我们总是发现，如果我们不给一个数字，人们就不会开始。然后当我们给一个数字时，当人们达到，比如说 20 或 30 个追踪时，他们会继续下去，直到他们。所以我们告诉人们，这个术语叫做理论饱和，它只是意味着你一直做这个活动，直到它就像一个维度回归。是的。>> 当是的。直到你没有学到任何新东西。>> 明白了。所以我们发现，一旦人们开始这样做，他们就会有点上瘾，他们发现它非常有价值，所以他们就会去做。所以请记住，100 个追踪是一个目标。>> 好的，这实际上是一个很棒的对话，也许我必须把阿曼的视频拿下来，但是这实际上是一个很棒的对话，因为，嗯，所以首先，所以 TRDR 是，追踪，查看你拥有的任何 AI 产品的实际对话是最有价值的，并且有点像计算和标记它，对吧。>> 是的。而且，好的，那么，让我们通过消除一些误解来结束，好吗？所以，所以我要说一个观点，也许你可以告诉我为什么它是对的还是错的，好吗？>> 所以，嗯，我曾经认为正确的一件事是，你知道，你知道你想为一个新产品做一个评估，然后你召集你的团队，然后你说，哦，你知道，就像，我们应该做有用性，还是我们应该做毒性，还是我们应该做，我们应该做什么？就像，什么是正确的标准？就像，什么是好的毒性，什么是坏的毒性？但根据我们刚才的谈话，这似乎不对。>> 是的，那是对的。所以，很多人直接去有用性毒性评分。>> 是的，>> 这是一个非常有吸引力的想法。很多供应商，他们卖这个。他们说，“嘿，别担心评估。你只需要即插即用这个工具。我们搞定了。你不用担心。就像按一下这个按钮，然后我们会给你一个仪表板。别担心。”根本问题是，通用提示和那些通用东西通常与你的应用程序中实际发生的最重要的问题不匹配。它们只是非常通用的>> 它们会误导你，而且实际上会浪费你的时间，因为你花了大量的脑力来查看这些指标，查看仪表板，谈论仪表板，并从仪表板中找出意义，而所有这些都可以用于实际发生的问题。现在，使用通用指标有正确的方法。有一种高级的绝地技巧>> 你可以在学会错误分析后做到。>> 这将是有意义的。你可以做的是，你可以拿到你的幻觉分数。你可以对你所有的追踪进行这个通用的幻觉分数评分，然后你可以按幻觉分数对追踪进行排序。>> 好的？然后你可以看到，你可以做错误分析，看看最高幻觉分数是否，就像，好的，你可以用这些不同的通用分数进行智能采样。你可以使用这些通用分数，就像所有这些通用分数一样，作为采样机制，看看是否有任何有趣的东西。你会发现有时会有有趣的东西。有时它不是完全像幻觉，而是其他东西。你可以看看这些分数是否有帮助，但你不应该仅仅报告分数。永远不应该报告分数本身。可能不应该使用分数，但你可以将它们用作元工具。>> 明白了。好的。但是，但是，识别你产品中的错误比这重要得多。>> 是的。>> 好的。那么另一件事是，嗯，也许这是一个问题，在我们甚至在产品发布之前，我们应该做多少事情？你知道，就像，我们应该设置很多评委，然后，你知道，做很多合成的东西，就像，我们应该做多少，因为一旦你发布了，你实际上就会得到真实的信号，对吧？我的意思是，是的。我们应该做多少？>> 是的，我不会在评估上过于投入，尤其是在开始的时候。我绝对会看很多数据。嗯，而且看数据包括你自己使用它。>> 好的。我的意思是，如果，就像，如果你在为自己构建一个工具，你就是 n=1 用户。所以你不需要，就像，只是自己使用它，你知道，错误，你正在做错误分析，就像，仅仅通过活着并使用你的工具一样，如果你实际上正在使用它，那就可以了。你不需要做所有这些事情。就像，当它开始超出你的理解范围时，当它开始，你知道，有很多用户或很多事情在发生，不同的用例。是的。然后你可能会考虑，好的，然后你可以看到这些数据可能在哪里有帮助>> 或者也许，你知道，你可以向 5% 的用户推出，你知道，就像，也许他们会得到糟糕的体验，但然后你就可以开始获取真实数据来改进。>> 是的，那么没有什么比真实数据更好的了。>> 明白了。而且，就像，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那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