Galileo ile LLM Kalite Analizi

Bu rehber ne kazandırır?

Üretken yapay zeka çıktılarındaki hata örüntülerini veri ve model değişiklikleriyle ilişkilendirir.

Kurulum yaklaşımı

Temel kalite hattını gerçek kullanım dağılımını temsil eden dengeli bir örneklemle oluşturun.

Kritik güvenlik ve kalite noktası

Halüsinasyon, eksik cevap ve biçim hatalarını birbirinden ayrı etiketleyin.

Doğrulama adımı

Model değişikliğinden sonra ortalama puanın yanında en kötü kullanıcı dilimlerini de karşılaştırın.

Sonuç

Bu akışı küçük ve ölçülebilir bir pilotta uygulayın; sonuçlar kabul eşiğini geçtiğinde kapsamı kontrollü biçimde genişletin.