Оценка генеративных моделей ИИ с использованием фреймворка непрерывной оценки Microsoft Foundry

Текст объясняет важность непрерывной оценки для генеративных ИИ-систем, которые развиваются благодаря новым входным данным и изменениям в моделях. В отличие от традиционных приложений, ИИ-модели требуют постоянной оценки качества, безопасности и эффективности. Microsoft Foundry предоставляет фреймворк для проектирования и операционализации этого процесса, интегрируясь со службами Azure. Процесс включает настройку проекта оценки в Foundry и привязку конечной точки модели к тестовому набору данных. Пользователи определяют метрики оценки, включая релевантность, безопасность и задержку. Затем запускаются конвейеры оценки, которые автоматически оценивают ответы модели и генерируют данные. Результаты анализируются с помощью панели мониторинга, предоставляющей информацию о производительности модели по ключевым метрикам. Непрерывная оценка лучше всего интегрируется в конвейеры MLOps для обеспечения автоматической оценки, запускаемой при обновлениях модели. Ответственный ИИ и человеческий обзор интегрированы для комплексной оценки. Текст предоставляет контрольный список для внедрения непрерывной оценки. Подчеркивается, что повторная оценка также должна проводиться при изменении запросов или сдвигах в моделях использования. В конечном итоге, непрерывная оценка необходима для поддержания качества ИИ. Microsoft Foundry предлагает интегрированный фреймворк оценки в Azure. Ключевым является сочетание автоматизированных метрик, обратной связи от человека и проверок ответственного ИИ.