Microsoft Foundry의 지속적인 평가 프레임워크를 사용한 생성형 AI 모델 평가

이 텍스트는 생성형 AI 시스템에 대한 지속적인 평가의 중요성을 설명합니다. 생성형 AI 시스템은 새로운 입력과 모델 변경으로 인해 계속 진화하기 때문입니다. 기존 애플리케이션과 달리 AI 모델은 품질, 안전성 및 효율성을 위해 지속적인 평가가 필요합니다. Microsoft Foundry는 Azure 서비스와 통합되어 이를 설계하고 운영할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 이 프로세스에는 Foundry 내에서 평가 프로젝트를 설정하고 모델 엔드포인트를 테스트 데이터 세트와 연결하는 것이 포함됩니다. 사용자는 관련성, 안전성 및 대기 시간과 같은 평가 지표를 정의합니다. 그런 다음 평가 파이프라인이 실행되어 모델 응답을 자동으로 평가하고 데이터를 생성합니다. 결과는 대시보드를 사용하여 분석되어 주요 지표를 통해 모델 성능에 대한 통찰력을 제공합니다. 지속적인 평가는 모델 업데이트에 의해 트리거되는 자동화된 평가를 가능하게 하기 위해 MLOps 파이프라인에 통합하는 것이 가장 좋습니다. 책임감 있는 AI와 사람의 검토는 포괄적인 평가를 위해 통합됩니다. 이 텍스트는 지속적인 평가 구현을 위한 체크리스트를 제공합니다. 프롬프트가 변경되거나 사용 패턴이 변경될 때도 재평가가 이루어져야 함을 강조합니다. 궁극적으로 지속적인 평가는 AI 품질을 유지하는 데 필수적입니다. Microsoft Foundry는 Azure 내에서 통합된 평가 프레임워크를 제공합니다. 자동화된 지표, 사람의 피드백 및 책임감 있는 AI 검사를 결합하는 것이 핵심입니다.