Методология оценки и оценка AI-систем

Третий выпуск объединяет методологию и практику оценки AI-систем. Ответ вероятностный, допустимых формулировок много, а качество зависит от продукта. Публичный benchmark годится для грубого сравнения, но загрязняется и редко измеряет конкретную задачу, поэтому контроль переносят в собственный pipeline.

Entropy описывает неопределённость, cross-entropy — расхождение с ожидаемым распределением, KL divergence — различие распределений, perplexity — уверенность в последовательности. Хорошая языковая метрика не гарантирует продукт: корректность, задержку, цену и безопасность оценивают отдельно.

Для свободного текста используют embeddings и семантическую близость. AI as a judge масштабирует проверку, но наследует смещения модели. Попарное сравнение проще абсолютной шкалы, однако требует следить за транзитивностью, порядком вариантов, повторными голосованиями и стабильностью.

Процесс начинается с критериев, выбора моделей и независимых проверок. Фактчекинг опирается на доверенные источники; разметке нужны инструкции и согласованность людей. Human baseline служит точкой сравнения. Финальный pipeline проверяет компоненты отдельно и вместе, связывает технические оценки с бизнес-метриками и комбинирует AI as a judge, людей и размеченные данные.