Reproduceerbare AI-evaluaties
Hoe kunt u een AI-regressie vóór de oplevering opsporen en een beslissing om naar een pilot over te gaan onderbouwen?
3500 € per sessie, excl. btw
Samengevat
In twee dagen, goed voor 14 uur exclusief pauzes, een prototype van een evaluatiepijplijn voor een generatieve-AI-toepassing bouwen: een corpus onder versiebeheer, expliciete meetcriteria, geautomatiseerde tests en een regressierapport. Het werk bereidt een begeleide pilot voor, zonder de pretentie om tijdens de opleiding een volledige industriële infrastructuur uit te rollen.
Waarom deze opleiding?
Een overtuigend antwoord bewijst niet dat het getrouw is aan de brondocumenten of robuust is. Wijzigingen aan het model, de instructies of het ophalen van documenten kunnen regressies veroorzaken die in enkele demonstraties onopgemerkt blijven. Een evaluatiepijplijn koppelt elk resultaat aan een configuratie en een corpus. Ze combineert deterministische controles, menselijke beoordeling en ondersteunde evaluaties om afwegingen bij de vrijgave expliciet te maken. Doorlopende casus: De fictieve organisatie « Clarove Maintenance » bereidt een documentatieassistent voor haar technici voor. Een wijziging van de instructies verbetert de vlotheid, maar verslechtert sommige bronverwijzingen. Aan de hand van fictieve handleidingen en vragen moet het team twee versies vergelijken en beslissen of een pilot aanvaardbaar is. Toepassing op het werk: Vervolgens een pilot starten binnen een toegelaten afbakening: verantwoordelijken aanstellen, het corpus aanpassen, versies vergelijken en de afwijkingen ter beoordeling voorleggen vóór elke uitbreiding.
De doelstellingen van deze opleiding
- Een evaluatiecorpus onder versiebeheer opbouwen, gescheiden van de afstemmingsgegevens
- Meetcriteria en drempelwaarden definiëren die op de risico’s zijn afgestemd
- Een traceerbare testrunner implementeren
- Twee configuraties vergelijken en hun regressies analyseren
- Een beslissing en een pilotplan formaliseren
Voor wie en met welke voorkennis?
Betrokken rollen en taken
- AI-ingenieurs, ontwikkelaars en verantwoordelijken voor de kwaliteitsborging van generatieve toepassingen
- Technische productverantwoordelijken die de opleveringscriteria aansturen
Vereiste voorkennis
- Een script kunnen aanpassen, met JSON kunnen werken en een repository onder versiebeheer kunnen gebruiken.
- De instructies, parameters en beperkingen van een generatieve-AI-toepassing begrijpen.
- De principes van geautomatiseerd testen en continue integratie kennen.
Waaraan u werkt
De risico’s afbakenen
Doel: Kritieke gedragingen afbakenen. Juistheid, bronverwijzingen, niet antwoorden, vertrouwelijkheid; ernst van fouten.
Het corpus samenstellen
Doel: De prioritaire gebruiksscenario’s afdekken. Normale, ambigue en adversariële gevallen; scheiding tussen afstemming en evaluatie.
De verwachte resultaten annoteren
Doel: De beoordeling expliciet maken. Aanvaardbare antwoorden, bewijsmateriaal, verwachte weigeringen en ambiguïteiten.
De metingen definiëren
Doel: Risico’s omzetten in criteria. Brongetrouwheid, dekking, latentie; scores per categorie en blokkeringsdrempels.
De testrunner bouwen
Doel: Een traceerbare testcampagne automatiseren. Configuraties, identificatoren, uitzonderingen, tijdslimieten en een beperkt aantal herpogingen.
De referentie vaststellen
Doel: De initiële variabiliteit meten. Herhalingen, parameters, versies en beperkingen van de reproduceerbaarheid.
De evaluator kalibreren
Doel: Een kader vastleggen voor geautomatiseerde beoordeling. Positiebias, onderbouwing, meningsverschillen tussen mens en machine.
De versies vergelijken
Doel: Regressies lokaliseren. Gepaarde vergelijking, spreiding en resultaten per risico.
De robuustheid beproeven
Doel: Kritieke grenzen testen. Injectie via documenten, ontbrekende bron, tegenstrijdigheid en niet antwoorden.
De vrijgavecontrole simuleren
Doel: Een blokkeringsregel toepassen. Continue integratie, artefacten, uitzonderingen en menselijke validatie.
De monitoring voorbereiden
Doel: Toekomstige evaluaties organiseren. Steekproeftrekking, drift, bewaring van loggegevens en herannotatie.
De besluitvorming ondersteunen
Doel: De overgang naar een pilot onderbouwen. Bewijsstukken, voorbehouden, terugdraaien en stopvoorwaarden.
Wat u meeneemt
- Corpus onder versiebeheer en annotatieschema
- Uitvoeringsprototype met configuraties en traces
- Vergelijkend regressierapport
- Blokkeringsbeleid en pilotplan
Methode en evaluatie
- Korte toelichtingen, onmiddellijk gevolgd door praktijkoefeningen op basis van de doorlopende casus.
- Individueel werk, vervolgens werk in duo’s, met wederzijdse beoordeling van de resultaten.
- Begeleide gezamenlijke bespreking: wat werkt, wat moet worden gecorrigeerd en wat een menselijke beslissing blijft.
- Voorbereiding: Een ontwikkelomgeving voorbereiden met uitsluitend toegang tot de tools die door de organisatie zijn toegestaan. Een geanonimiseerde architectuur meebrengen; de oefeningen gebruiken uitsluitend fictieve of geanonimiseerde casussen.
Observeerbare criteria: Elke casus heeft een identificatiecode, een risicocategorie en een verifieerbaar verwacht resultaat. ; Bij elke uitvoering worden de versies van het corpus, de instructies en het opgegeven model bewaard. ; De resultaten maken onderscheid tussen functioneel falen, technische fouten en onzekere beoordelingen. ; Meningsverschillen tussen de automatische beoordelaar en de menselijke beoordelaar worden gedocumenteerd. ; De beslissing over de pilot past de vastgelegde drempels toe en vermeldt de voorbehouden..
Veelgestelde vragen
Wordt er een productieoplossing opgeleverd?
Nee: het resultaat is een verifieerbaar prototype met een pilotplan.
Volstaat een AI-beoordelaar?
Nee: de beoordelingen ervan worden gekalibreerd en aangevuld met menselijke en deterministische controles.
Is een specifieke leverancier nodig?
Nee: de implementatie hangt af van de beschikbare en toegestane interfaces.
Mogen echte loggegevens worden doorgestuurd?
Alleen als ze geanonimiseerd en toegestaan zijn; geheimen en identificerende gegevens zijn uitgesloten van de oefeningen.
Laatst bijgewerkt: