📊 آیا به استاندارد برای ارزیابی کیفیت مدل‌ها و محصولات LLM نیاز داریم؟

⛔️امروز تقریباً در هر محصولی قابلیت RAG وجود دارد و سناریوهای agentic هم به یک روند عادی تبدیل شده‌اند. اما هرچه پایپ‌لاین پیچیده‌تر شود، کنترل و ارزیابی آن هم سخت‌تر و حیاتی‌تر می‌شود.

🔹 در پایپ‌لاین‌های ساده می‌توان:

♻️متریک‌های مشخصی انتخاب کرد
♻️تست‌های واحد و یکپارچه نوشت
♻️یک بنچمارک کوچک آماده و مرتباً اجرا کرد
♻️پایداری و تکرارپذیری نتایج را بررسی کرد


🔹 اما وقتی پایپ‌لاین شامل چندین ماژول مختلف باشد، ماجرا شبیه ساختن هزارچهره فالکون از لگو می‌شود 🧱🦧

در مقاله Apollo Research "We Need A Science of Evals" (۲۰۲۴) گفته شد:

ارزیابی کیفیت بیشتر شبیه هنر است تا علم (مثلاً فقط تغییر در فرمت پرامپت می‌تواند دقت را ۷۰+ درصد جابجا کند 😱)

بلوغ ارزیابی (Eval) سه مرحله دارد:
1️⃣ Nascent —
مرحله ابتدایی و پراکنده، بدون استاندارد
2️⃣ Maturation —
ظهور بهترین‌روش‌ها ولی بدون مقررات رسمی
3️⃣ Mature —
وجود استانداردها، استناد آماری و نتایج قابل‌تفسیر

ما فعلاً در مرحله دوم هستیم و رسیدن به مرحله سوم نیازمند تعریف متریک‌های روشن، پوشش کامل تست، تکرارپذیری و تحلیل آماری است.


⚡️ اخیراً استاندارد جدیدی معرفی شده: STREAM (A Standard for Transparently Reporting Evaluations in AI Model Reports). این چارچوب به شفاف‌سازی تست‌ها و گزارش‌دهی نتایج کمک می‌کند. هرچند بیشتر برای بنچمارک‌های حوزه ChemBio طراحی شده، اما قابل‌استفاده در دیگر زمینه‌ها هم هست.

🔮 آینده‌ی ارزیابی LLMها در گرو Eval علمی و استاندارد است. در غیر این صورت، محصولات غیرایمن و مبهم خواهیم داشت.

@rss_ai_ir 🤖

https://www.arxiv.org/pdf/2508.09853

#هوش_مصنوعی #LLM #استاندارد #Eval #STREAM #AI