🔵 عنوان مقاله
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn't Require a PhD or $100K Budget
🟢 خلاصه مقاله:
** دکتر Ernesto Lee نشان می‌دهد برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM لازم نیست PhD یا بودجه‌های بسیار بزرگ داشته باشید تا تست خودکار جدی و مؤثر پیاده کنید. ایده اصلی این است که هر prompt، chain و فراخوانی ابزار را مثل یک واحد مستقل با مشخصات روشن ببینید و برای آن‌ها تست بنویسید: از اعتبارسنجی ساختار خروجی (مثلاً JSON Schema) و الزامات فیلدها، تا چک‌های ایمنی/سیاست و نمونه‌های طلایی دامنه‌ای. با snapshot test، داده‌های نمونه کم‌حجم اما پوشش‌دهنده لبه‌ها، و mock/stub برای وابستگی‌های خارجی، تست‌ها سریع، ارزان و قابل تکرار می‌مانند.
برای کنترل هزینه و نوسان، می‌توان پاسخ‌ها را cache کرد، بیشتر تست‌ها را با temperature=0 اجرا نمود، محدودیت توکن گذاشت، و مجموعه تست‌های «سریع» را از ارزیابی‌های «سنگین‌تر» دوره‌ای جدا کرد. نسخه‌دهی به promptها و داده‌های طلایی، گزارش‌کردن معیارها و اتصال این چرخه به CI باعث می‌شود هر تغییر کد یا prompt فوراً ارزیابی شود و رگرسیون‌ها دیده شوند. در صورت شکست تست، سریع مشخص کنید مشکل از تغییر prompt است، drift مدل بالادستی یا وابستگی ابزار، و همان یادگیری را به تست‌ها برگردانید.
نتیجه این رویکرد، چرخه توسعه سریع‌تر با اطمینان بیشتر و هزینه کنترل‌شده است. پیام Lee روشن است: Unit Testing عملی و مقیاس‌پذیر برای LLMها در دسترس همه تیم‌هاست، نه فقط تیم‌های بزرگ.
#LLM
#UnitTesting
#AIEngineering
#TestingAutomation
#MLOps
#PromptEngineering
#ContinuousIntegration
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YHqFc9m?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn't Require a PhD or $100K Budget
🟢 خلاصه مقاله:
** دکتر Ernesto Lee نشان می‌دهد برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM لازم نیست PhD یا بودجه‌های بسیار بزرگ داشته باشید تا تست خودکار جدی و مؤثر پیاده کنید. ایده اصلی این است که هر prompt، chain و فراخوانی ابزار را مثل یک واحد مستقل با مشخصات روشن ببینید و برای آن‌ها تست بنویسید: از اعتبارسنجی ساختار خروجی (مثلاً JSON Schema) و الزامات فیلدها، تا چک‌های ایمنی/سیاست و نمونه‌های طلایی دامنه‌ای. با snapshot test، داده‌های نمونه کم‌حجم اما پوشش‌دهنده لبه‌ها، و mock/stub برای وابستگی‌های خارجی، تست‌ها سریع، ارزان و قابل تکرار می‌مانند.
برای کنترل هزینه و نوسان، می‌توان پاسخ‌ها را cache کرد، بیشتر تست‌ها را با temperature=0 اجرا نمود، محدودیت توکن گذاشت، و مجموعه تست‌های «سریع» را از ارزیابی‌های «سنگین‌تر» دوره‌ای جدا کرد. نسخه‌دهی به promptها و داده‌های طلایی، گزارش‌کردن معیارها و اتصال این چرخه به CI باعث می‌شود هر تغییر کد یا prompt فوراً ارزیابی شود و رگرسیون‌ها دیده شوند. در صورت شکست تست، سریع مشخص کنید مشکل از تغییر prompt است، drift مدل بالادستی یا وابستگی ابزار، و همان یادگیری را به تست‌ها برگردانید.
نتیجه این رویکرد، چرخه توسعه سریع‌تر با اطمینان بیشتر و هزینه کنترل‌شده است. پیام Lee روشن است: Unit Testing عملی و مقیاس‌پذیر برای LLMها در دسترس همه تیم‌هاست، نه فقط تیم‌های بزرگ.
#LLM
#UnitTesting
#AIEngineering
#TestingAutomation
#MLOps
#PromptEngineering
#ContinuousIntegration
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YHqFc9m?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn’t Require a PhD or $100K Budget
Stop manually reviewing AI outputs like it’s 2019. This pytest-style framework (DeepEval) tests LLMs with 40+ metrics, catches…
❤2
🔵 عنوان مقاله
Automating LLM Apps Quality: A Survey of Open-Source Evaluation Tools for CI/CD
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله به‌قلم Tarek Oraby فهرستی کاربردی از ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی LLM و خودکارسازی تضمین کیفیت در CI/CD ارائه می‌کند. ابزارها طیفی از نیازها را پوشش می‌دهند: آزمون واحد برای پرامپت و زنجیره، ارزیابی مبتنی‌بر داده و متریک، بازبینی انسانی، گاردریل‌ها و سیاست‌های ایمنی، تولید داده و تست‌های مصنوعی، و مانیتورینگ پس از استقرار. سنجه‌های کلیدی شامل درستی و وفاداری (به‌ویژه در RAG)، ایمنی و سوگیری، پایداری و رگرسیون، و همچنین تأخیر و هزینه است. راهکارهای ادغام با CI/CD شامل تعریف آستانه قبولی/رد، اجرای تست‌ها در هر PR، نسخه‌بندی پرامپت/داده، مقایسه نتایج بین اجراها و گزارش‌دهی خودکار در PRهاست و می‌تواند با GitHub Actions، GitLab CI یا Jenkins پیاده شود. پیشنهاد عملی شروع کوچک با تست‌های طلایی، افزودن تست‌های رگرسیونی برای پرامپت‌های حساس و فعال‌سازی گاردریل‌هاست تا به‌تدریج پوشش و پایداری کیفیت افزایش یابد.
#LLM #CICD #MLOps #OpenSource #AIEvaluation #PromptTesting #QualityAssurance #AISafety
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/BRLtRlT?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Automating LLM Apps Quality: A Survey of Open-Source Evaluation Tools for CI/CD
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله به‌قلم Tarek Oraby فهرستی کاربردی از ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی LLM و خودکارسازی تضمین کیفیت در CI/CD ارائه می‌کند. ابزارها طیفی از نیازها را پوشش می‌دهند: آزمون واحد برای پرامپت و زنجیره، ارزیابی مبتنی‌بر داده و متریک، بازبینی انسانی، گاردریل‌ها و سیاست‌های ایمنی، تولید داده و تست‌های مصنوعی، و مانیتورینگ پس از استقرار. سنجه‌های کلیدی شامل درستی و وفاداری (به‌ویژه در RAG)، ایمنی و سوگیری، پایداری و رگرسیون، و همچنین تأخیر و هزینه است. راهکارهای ادغام با CI/CD شامل تعریف آستانه قبولی/رد، اجرای تست‌ها در هر PR، نسخه‌بندی پرامپت/داده، مقایسه نتایج بین اجراها و گزارش‌دهی خودکار در PRهاست و می‌تواند با GitHub Actions، GitLab CI یا Jenkins پیاده شود. پیشنهاد عملی شروع کوچک با تست‌های طلایی، افزودن تست‌های رگرسیونی برای پرامپت‌های حساس و فعال‌سازی گاردریل‌هاست تا به‌تدریج پوشش و پایداری کیفیت افزایش یابد.
#LLM #CICD #MLOps #OpenSource #AIEvaluation #PromptTesting #QualityAssurance #AISafety
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/BRLtRlT?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Automating LLM Apps Quality: A Survey of Open-Source Evaluation Tools for CI/CD
If you’re shipping LLM-powered features, you’re already familiar with the uncomfortable reality: these models are non-deterministic. The…
❤1
🔵 عنوان مقاله
Determinism is Overrated
🟢 خلاصه مقاله:
Determinism is Overrated یادآور می‌شود که توسعه و آزمون اپلیکیشن‌های AI با نرم‌افزارهای سنتی فرق دارد، چون خروجی‌ها ذاتاً غیردترمینستیک‌اند. به‌جای تکیه بر تطابق دقیق رشته‌ای، باید کیفیت را در سطح توزیع نتایج سنجید: تعریف بازه‌های پذیرش، روبریک‌ها و امتیازدهی سازگار با هدف کاربر، و آزمون‌های سناریومحور. Jarad DeLorenzo پیشنهاد می‌کند در کنار تست‌های کاملاً دترمینستیک برای منطق اطراف مدل، از ابزارهای بازتولیدپذیری (نسخه‌بندی داده/پرومپت/مدل، ثبت seed و پارامترها) و ارزیابی احتمالاتی (آستانه‌های شباهت، top-k، چند seed) استفاده شود. در استقرار نیز A/B testing، canary، گاردریل‌ها، fallback و observability برای هزینه، تأخیر، درستی و ایمنی لازم است. پیام اصلی: به‌جای اجبار به خروجی‌های یکسان، برای نتایج قابل اتکا در دل تغییرپذیری طراحی کنید.
#AI #LLM #NonDeterminism #Testing #Evaluation #MLOps #AIBestPractices #SoftwareEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sfc6P6g?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Determinism is Overrated
🟢 خلاصه مقاله:
Determinism is Overrated یادآور می‌شود که توسعه و آزمون اپلیکیشن‌های AI با نرم‌افزارهای سنتی فرق دارد، چون خروجی‌ها ذاتاً غیردترمینستیک‌اند. به‌جای تکیه بر تطابق دقیق رشته‌ای، باید کیفیت را در سطح توزیع نتایج سنجید: تعریف بازه‌های پذیرش، روبریک‌ها و امتیازدهی سازگار با هدف کاربر، و آزمون‌های سناریومحور. Jarad DeLorenzo پیشنهاد می‌کند در کنار تست‌های کاملاً دترمینستیک برای منطق اطراف مدل، از ابزارهای بازتولیدپذیری (نسخه‌بندی داده/پرومپت/مدل، ثبت seed و پارامترها) و ارزیابی احتمالاتی (آستانه‌های شباهت، top-k، چند seed) استفاده شود. در استقرار نیز A/B testing، canary، گاردریل‌ها، fallback و observability برای هزینه، تأخیر، درستی و ایمنی لازم است. پیام اصلی: به‌جای اجبار به خروجی‌های یکسان، برای نتایج قابل اتکا در دل تغییرپذیری طراحی کنید.
#AI #LLM #NonDeterminism #Testing #Evaluation #MLOps #AIBestPractices #SoftwareEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sfc6P6g?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Determinism is Overrated
Why Your Best Engineers Can’t Build AI Systems