L

Learn AI

Відстежуй прогрес · навчайся офлайн

Відкрити

Урок 3 із 6

LLM як суддя

8 хв читання

Точний збіг працює для «2 + 2 = 4». А як автоматично оцінити підсумок, тон, корисну відповідь — де сотня різних відповідей однаково нормальні?

Оцінюй за рубрикою, а не за збігом рядків

Для відкритого виходу не порівняєш із одним еталонним рядком. Натомість ти даєш другій моделі — судді — відповідь плюс рубрику (критерії, яким має відповідати хороша відповідь) і просиш оцінити. Тепер «якість» — це те, що можна визначити, застосувати послідовно й прогнати на масштабі.

LLM-суддя оцінює вихід за критеріями, які пишеш ти. Рубрика і є твоїм визначенням хорошого — зміни її, і переможець зміниться.

Суддя — теж модель

Не давай судді карт-бланш. Це модель, тож на неї може вплинути довжина чи впевнене формулювання, і вона може бути погано відкаліброваною — упевненою в хибному вердикті. Тримай рубрику конкретною, звіряй суддю з власними мітками й обирай чіткі так/ні-критерії замість розпливчастого «оцінка якості 1–10».

Суддя масштабує твій смак; він його не замінює. Звір суддю з людськими мітками, перш ніж вірити його оцінкам.

Розпливчаста рубрика дає розпливчасті оцінки. «Це добре?» запрошує упередження судді; «Чи цитує політику? (так/ні)» дає те, чому можна довіряти й що можна перевірити.

Суть коротко

Твій LLM-суддя ставить кожній відповіді впевнене «9/10», зокрема тим, які ти точно знаєш хибними. У чому виправлення?

Продовжити в застосунку

Пройди весь курс «Оцінювання та надійність» — з відстеженням

Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.