Новость

LLM-судье нельзя верить на слово: как построить надёжный гейт и проверить сами тесты

1 источник

Все новости

Статья о том, как построить двухконтурную систему оценки ответов LLM, чтобы снижать риск ошибок и галлюцинаций. Отдельное внимание уделено проверке самих тестов и выявлению ложноположительных результатов.

В статье разбирается проблема доверия к LLM-судье и предлагается архитектурный паттерн сдерживания, в котором классическая нормализация имеет право вето. Также описываются CI-инварианты для поиска галлюцинаций с помощью враждебных фикстур в grounded-judge-gate и приводится разбор трёх реальных багов проектирования, которые могли привести к ложноположительным результатам.

Источники 1
  • LLM-судье нельзя верить на слово: как построить надёжный гейт и проверить сами тесты Habr AI 
    LLM-судье нельзя верить на слово: как построить надёжный гейт и проверить сами тесты

Как перестать доверять LLM-судье на слово и построить безопасную двухконтурную систему оценки?

Внутри статьи:

Архитектурный паттерн сдерживания: почему у классической нормализации должно быть право вето.

CI-инварианты: как ловить галлюцинации моделей с помощью враждебных фикстур в grounded-judge-gate.

Разбор факапов: три реальных бага проектирования, которые едва не увели систему в ложноположительное пике. Читать далее

#llm #llm_as_a_judge #llmops #python #тестирование #валидация_моделей #архитектура_систем #каппа_коэна #качество_данных | @habr_ai