Người đánh giá nhúng
Bộ đánh giá nhúng (Embedded Evaluator) là một thành phần được tích hợp trực tiếp vào quy trình AI hoặc học máy. Không giống như các bộ kiểm thử bên ngoài, được thực hiện sau khi hoàn tất (post-hoc), bộ đánh giá nhúng đánh giá hiệu suất, chất lượng hoặc sự tuân thủ các ràng buộc của một mô hình hoặc tác nhân trong quá trình vận hành hoặc tạo sinh của nó. Nó hoạt động như một cổng kiểm soát chất lượng nội bộ.
Trong các ứng dụng phức tạp, thời gian thực, việc chờ đợi một lần chạy kiểm thử theo lô là không đủ. Các bộ đánh giá nhúng cho phép xác thực liên tục, đảm bảo rằng đầu ra của AI vẫn phù hợp, an toàn và chính xác khi nó tương tác với dữ liệu hoặc người dùng thực tế. Điều này dịch chuyển việc đảm bảo chất lượng sang giai đoạn sớm hơn trong vòng đời phát triển.
Các bộ đánh giá này hoạt động bằng cách áp dụng các chỉ số được xác định trước hoặc các mô hình chuyên biệt lên đầu ra trực tiếp. Đối với AI tạo sinh, điều này có thể bao gồm việc kiểm tra tính nhất quán về sự kiện, độc tính, hoặc sự tuân thủ một giọng điệu cụ thể. Đối với các tác nhân ra quyết định, điều này có thể bao gồm việc xác minh rằng hành động được chọn phù hợp với trạng thái mục tiêu ban đầu. Logic đánh giá được gắn kết chặt chẽ với môi trường thực thi.
Khái niệm này có liên quan chặt chẽ đến Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF), các khuôn khổ kiểm thử tự động và việc triển khai các rào cản an toàn (guardrail) trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
