Почему оценивать LLM сложно

Большие языковые модели работают вероятностно и могут выдавать разные ответы на один и тот же запрос. Это усложняет проверку воспроизводимости, консистентности и качества. Традиционные тесты и общие лидерборды плохо отражают поведение моделей в прикладных задачах.

Что представляет собой Stax

Stax, экспериментальный инструмент от Google AI, предлагает разработчикам структурированный подход к оценке и сравнению LLM. В отличие от абстрактных глобальных рейтингов, Stax позволяет задавать критерии оценки, которые важны для конкретного применения: фактическая обоснованность, безопасность, читаемость и другие параметры.

Основные возможности

Quick Compare помогает тестировать разные подсказки и модели бок о бок, что упрощает подбор эффективных промптов и уменьшает время на перебор вариантов.

Projects и Datasets предназначены для масштабных проверок. Команды могут собирать структурированные наборы тестов и применять единые критерии оценки к большому числу примеров, что улучшает воспроизводимость и позволяет оценивать модели в условиях, близких к реальным.

В центре Stax находятся авторейтеры. Можно создавать собственные оценщики под конкретные задачи или использовать преднастроенные варианты для типичных категорий:

• Грамматика и читаемость (Fluency)
• Соответствие фактам и источникам (Groundedness)
• Безопасность и отсутствие вредного контента (Safety)

Такая гибкость позволяет выравнивать оценку под требования бизнеса, а не использовать универсальные метрики.

Аналитика и интерпретация результатов

Дашборд Analytics в Stax показывает тренды и позволяет сравнивать поведение моделей по разным оценщикам. Вместо одного числа вы получаете структурированные данные для понимания сильных и слабых сторон моделей, что важно при принятии решений о внедрении.

Практические сценарии применения

Stax подходит для нескольких задач:

• Итерация промптов: улучшение стабильности и качества ответов
• Выбор модели: сравнение вариантов перед деплоем в продакшен
• Доменно-специфичная валидация: проверка выходов на соответствие отраслевым требованиям
• Непрерывный мониторинг: повторные оценки при изменении данных и требований

Значение для команд в продакшене

Stax помогает перейти от разрозненного тестирования к повторяемым и прозрачным процедурам оценки. Комбинация быстрого сравнения, проверок на уровне наборов данных, настраиваемых авторейтеров и аналитики дает разработчикам инструменты для глубокого понимания поведения моделей в реальных условиях.