tariel.ge › Полезное: бесплатные книги › ИИ изнутри: от нейрона до своей моделиБесплатно · автор Тариел Бежанидзе
← ИИ изнутри ЛИСТ 25СвоёРЕВ. 1
Глава 25 · Своё

Как оценивать модель и не обманывать себя

«Вроде получше» — не результат. Почему рейтингам моделей нельзя верить, как собрать свою проверку за час и какие ловушки ждут по дороге.

Почему это отдельная глава

Вы будете постоянно выбирать: эта модель или та, эти настройки или другие, до дообучения или после. Без способа честно сравнить вы будете принимать решения по впечатлению — а впечатление обманывает систематически и в предсказуемую сторону.

Три ловушки восприятия

Почему нельзя верить рейтингам

ПроблемаСуть
Утечка тестов в обучениеТестовые задания опубликованы в интернете, а модели учатся на интернете. Модель могла видеть ответы
Оптимизация под тестКогда метрика становится целью, её начинают улучшать напрямую — часто в ущерб реальной пользе
Не ваши задачиТест на школьной математике ничего не говорит о ваших текстах про электронику
Не ваш языкБольшинство тестов на английском
Не ваше сжатиеРейтинг для полной модели, а вы запускаете сжатую в четыре бита
Как пользоваться рейтингами правильно

Как фильтром, а не решением. Отобрать три-четыре кандидата подходящего размера — годится. Выбрать из них лучшую для себя — только своей проверкой. Разница между 1-м и 5-м местом в рейтинге для вашей задачи может оказаться нулевой или обратной.

Своя проверка за час

  1. Возьмите 20–30 своих настоящих задач. Не придуманных — тех, которые вы реально даёте модели.
  2. Запишите для каждой, что считается хорошим ответом. Не образец дословно, а критерий: «должен упомянуть про ток, а не напряжение», «должен отказаться, если данных нет».
  3. Включите заведомо трудные: задачи с подвохом, вопросы без ответа, длинный контекст, ваши термины.
  4. Сохраните как файл и используйте всегда один и тот же.
  5. Прогоняйте при любом изменении и записывайте результат.
Это окупается с третьего раза

Час на составление списка кажется лишним, пока вы в четвёртый раз не пытаетесь вспомнить, была ли старая модель лучше. С готовым списком ответ занимает десять минут и не зависит от настроения.

Как сравнивать честно

ПриёмЗачем
ВслепуюПеремешайте ответы двух моделей и не смотрите, где чей, пока не оценили
Попарно«Какой из двух лучше» надёжнее, чем «оцени по десятибалльной»
Фиксируйте всё остальноеТемпература, запрос, seed для картинок. Меняйте одно
Несколько прогоновПри ненулевой температуре ответ каждый раз разный
Записывайте, а не запоминайтеИначе сработает «запоминается яркое»

Что мерить, кроме «хорошо ли»

ПоказательПочему важен
Доля правильныхОсновное
Доля выдуманногоМодель с 90% правильных и 10% уверенных выдумок хуже, чем с 80% правильных и 20% честных «не знаю»
Честные отказыУмение сказать «в тексте нет ответа» — отдельная ценная способность. Глава 11
Соблюдение форматаДля агентов и автоматизации критично
СкоростьМодель вдвое умнее и впятеро медленнее часто проигрывает на практике
СтабильностьОдинаковый ли результат при повторе
Второй пункт — важнее первого

Обязательно включите в список задачи, на которые правильный ответ — «не знаю». Вопросы о несуществующих деталях, о том, чего нет в предоставленном тексте, о событиях после обучения. Модель, которая на них честно отказывается, полезнее той, что набрала балл выше, но уверенно врёт. Этот тест почти никогда не делают.

Оценка моделью — осторожно

Соблазнительная идея: пусть сильная модель оценивает ответы слабой. Экономит время и работает — с оговорками, которые стоит знать.

ИскажениеВ чём проявляется
Предпочитает длинноеДлинный ответ получает оценку выше при равном содержании
Предпочитает свой стильОценивает выше ответы, похожие на собственные
Влияние порядкаПервый из двух вариантов систематически выигрывает
Не ловит фактические ошибкиЕсли сама их не знает — пропустит

Минимум, который стоит делать: предъявлять пары в обоих порядках и сравнивать. Если оценка меняется от перестановки — она бесполезна.

Проверка для картинок и звука

ОбластьКак проверять
ИзображенияОдин набор запросов, один seed, генерация до и после — и смотреть парами
LoRA стиляОбязательно на объектах, которых не было в обучении — глава 17
Распознавание речиВзять записи с известным текстом и считать долю ошибок в словах
КлассификацияОтложенная часть данных, глава 05. И смотреть не только на долю верных, но и на то, какие ошибки
Доля верных ответов обманчива

Если из ста плат исправны девяносто, то модель, всегда отвечающая «исправна», покажет 90% точности и будет абсолютно бесполезна. Смотрите на ошибки по типам: сколько исправных названо сломанными и, главное, сколько сломанных пропущено. Цена у этих двух ошибок совершенно разная.

Проверьте, что поняли

Что дальше

Последняя глава: как превратить всё это в работающий инструмент под вашу задачу.

Глава25 — Как оценивать модель и не обманывать себя
БлокСвоё
Далее26 — Собрать свой инструмент: от идеи до рабочего скрипта
Ревизия1
↑ Оглавление Предыдущая глава← 24 · Мультимодальность: модель, которая видит и слышит Следующая глава26 · Собрать свой инструмент: от идеи до рабочего скрипта →

Бесплатная книга · tariel.ge · версии инструментов и команды проверяйте в документации проектов

Книга бесплатна для чтения. Автор — Тариел Бежанидзе, компьютерный мастер в Батуми · tariel.ge · все бесплатные книги. Копировать текст целиком на другие сайты — только со ссылкой на источник.