JwumaModelbeoordeling, domeinexperts versus generalisten die met een checklist werken
· 2 min leestijd · evaluation, expert data
Deze vertaling is machinaal gemaakt en niet gecontroleerd door een moedertaalspreker. Bij twijfel geldt de Engelse versie. Laat het ons weten als iets niet klopt, dan corrigeren wij het. English
Generalisten kunnen betrouwbaar toon, behulpzaamheid, formaat en duidelijke veiligheidsfouten evalueren. Ze kunnen niet beoordelen of een klinisch of juridisch antwoord correct is, omdat dat domeinkennis vereist. Het inschakelen van generalistische evaluatie voor expertinhoud levert zelfverzekerde scores op die vloeiendheid in plaats van nauwkeurigheid meten.
Kort samengevat
- Generalisten evalueren oppervlaktekwaliteiten betrouwbaar: toon, formaat, behulpzaamheid.
- Domeincorrectheid vereist een beoordelaar die gekwalificeerd is in dat domein.
- Vloeiende foute antwoorden scoren goed bij ongekwalificeerde beoordelaars.
- Fouttaxonomieën zijn bruikbaarder dan geaggregeerde scores.
- Evaluatie in een taal moet worden gedaan door sprekers van die taal.
Bent u zoiets aan het uitwerken?
Wij bespreken liever het probleem dan een offerte op volume.
Bekijk onze dienstenWat kan een generalist betrouwbaar beoordelen?
Of een antwoord duidelijk is, gepast genuanceerd, correct geformatteerd, reageert op wat werd gevraagd, en vrij is van duidelijke veiligheidsproblemen. Dit zijn echte en meetbare aspecten, en een goed gekalibreerd generalistisch panel doet dit goed en goedkoop.
Wat ze niet kunnen doen, is u vertellen of het antwoord juist is in een domein dat ze niet kennen. Dat is geen trainingsprobleem, het is de definitie van het domein.
Wat gaat er mis als u dit omdraait?
U krijgt hoge scores die het verkeerde meten. Een vloeiend, zelfverzekerd, goed gestructureerd en volledig incorrect klinisch antwoord scoort goed bij een beoordelaar die klinische juistheid niet kan beoordelen, en de resulterende metriek misleidt u actief over modelsveiligheid.
Dit is erger dan geen evaluatie hebben, omdat er een getal wordt gerapporteerd en op gehandeld.
Hoe bepaalt u welke u nodig heeft?
Vraag hoe een fout antwoord eruit zou zien. Als een fout antwoord herkenbaar is voor een intelligente leek, zijn generalisten prima. Als een fout antwoord er precies uitziet als een juist antwoord tenzij u het veld kent, heeft u een vakman nodig.
De meeste evaluatieprogramma's hebben beide nodig, op verschillende assen van dezelfde output, in plaats van er één te kiezen.
- Zou een leek een fout antwoord herkennen?
- Lijkt de foutmodus op vloeiende competentie?
- Is de inhoud gereguleerd of veiligheidskritisch?
- Is de output in een taal die uw beoordelaars daadwerkelijk spreken?
Wat moet de output zijn?
Een fouttaxonomie, niet alleen een score. Weten dat een model 72 scoort vertelt u niets bruikbaars. Weten dat de fouten clusteren in drie benoemde modi, waarvan er één veiligheidsrelevant is, vertelt u wat u moet verbeteren.
Vraag om de taxonomie als een opleverbaar product bij de specificatie. Achteraf een taxonomie aanpassen aan gescoorde data werkt zelden.
Andere vragen
Wanneer heb ik domeinexperts nodig voor modelbeoordeling?
Wanneer een fout antwoord eruit zou zien als een juist antwoord voor een niet-specialist. Als de foutmodus vloeiende competentie is, kan alleen iemand die gekwalificeerd is in het domein dit detecteren.
Kunnen generalistische beoordelaars klinische of juridische output beoordelen?
Ze kunnen toon, formaat en duidelijke veiligheidskwesties beoordelen, maar niet de juistheid. Ze gebruiken voor juistheid levert scores op die vloeiendheid meten en misleiden over modelsveiligheid.
Wat moet een evaluatieprogramma opleveren naast scores?
Een fouttaxonomie die de verschillende manieren benoemt waarop het model faalt. Een score alleen is niet bruikbaar; benoemde foutmodi wel.