ชุมชนปัญญาประดิษฐ์กำลังต่อสู้กับความท้าทายที่ยืดเยื้อในการพัฒนา agent นั่นคือ การรักษาระบบการประเมินที่เชื่อถือได้ในขณะที่โมเดล AI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าคำแนะนำเดิมจะเน้นไปที่การสร้างกรอบการประเมินที่แข็งแกร่ง แต่นักพัฒนากำลังค้นพบว่าการนำไปใช้ในโลกแห่งความจริงนำมาซึ่งความซับซ้อนที่ไม่คาดคิด
ปัญหาการเปลี่ยนแปลงในการสนทนาหลายรอบ
ปัญหาสำคัญที่สุดที่เกิดขึ้นจากการอภิปรายในชุมชนมีจุดศูนย์กลางอยู่ที่การเปลี่ยนแปลงของการประเมินในปฏิสัมพันธ์ของ agent ที่ซับซ้อน เมื่อนักพัฒนาสร้างการประเมิน N-1 ที่จำลองการสนทนาก่อนหน้า พวกเขาเผชิญกับปัญหาพื้นฐาน นั่นคือ เมื่อระบบ agent เปลี่ยนแปลง ปฏิสัมพันธ์ที่จำลองเหล่านี้จะล้าสมัยและไม่สะท้อนถึงขั้นตอนการใช้งานจริงของผู้ใช้อีกต่อไป
ความท้าทายนี้กลายเป็นเรื่องเฉียบพลันโดยเฉพาะกับ agent ที่จัดการกับการป้อนข้อมูลของผู้ใช้หลายรอบ การดำเนินงาน และปฏิสัมพันธ์ติดตามผล นักพัฒนาพบว่าตัวเองติดอยู่ระหว่างสองทางเลือกที่ไม่สมบูรณ์แบบ ไม่ว่าจะเป็นการยอมรับการเปลี่ยนแปลงในการสนทนาที่จำลอง หรือการเพิ่มความซับซ้อนเพิ่มเติมผ่านการตอบสนองแบบไดนามิกที่สร้างโดย LLM ซึ่งนำมาซึ่งความไม่สามารถคาดเดาได้ของตัวมันเอง
ความท้าทายทางเทคนิคหลัก:
- การเบี่ยงเบนของการประเมินผลเมื่อระบบ agent มีการพัฒนา
- ต้นทุนสูงและใช้เวลานานในการทดสอบอย่างครcomprehensive
- ความยากลำบากในการรักษาความแม่นยำของการสนทนาจำลอง
- ความซับซ้อนของการประเมินการสนทนาแบบหลายรอบ
วิธีแก้ปัญหาและการแก้ไขชั่วคราวจากชุมชน
ชุมชนนักพัฒนากำลังทดลองกับแนวทางใหม่ๆ อย่างแข็งขันเพื่อแก้ไขความท้าทายในการประเมินเหล่านี้ เทคนิคหนึ่งที่กำลังเกิดขึ้นเกี่ยวข้องกับการป้อนร่องรอยของความล้มเหลวเข้าไปในโมเดลภาษาขั้นสูงเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่กลั่นกรอง จากนั้นใช้กรอบการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงเครื่องมือและคำสั่งเฉพาะที่ล้มเหลว
การสร้างการประเมินสำหรับขั้นตอนเหล่านี้เป็นเรื่องยาก เพราะฉันพบว่าการจำลองการสนทนาถึงจุดหนึ่งนั้นเผชิญกับปัญหาการเปลี่ยนแปลงที่คุณเน้นย้ำเมื่อระบบเปลี่ยนแปลง
ความรู้สึกนี้สะท้อนถึงความผิดหวังที่แพร่หลายในหมู่นักพัฒนาที่ตระหนักถึงความสำคัญของการประเมินอัตโนมัติ แต่ต่อสู้กับความท้าทายในการนำไปใช้จริง
แนวทางแก้ไขที่ชุมชนแนะนำ:
- ใช้ Gemini สำหรับการวิเคราะห์ร่องรอยของความล้มเหลวและ DSPy สำหรับการปรับให้เหมาะสม
- การใช้งาน checkpoint แบบเบาในพรอมต์
- สร้างการประเมินแบบกำหนดเองแทนการพึ่พาเครื่องมือมาตรฐาน
- การรวมการทดสอบอัตโนมัติเข้ากับการตรวจสอบข้อมูลด้วยตนเอง
จุดที่เหมาะสมสำหรับการนำไปใช้จริง
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ชุมชนได้ระบุกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเริ่มต้นการประเมิน agent ความเห็นพ้องต้องกันชี้ไปที่การรวมการประเมินแบบ end-to-end ที่เบาและการตรวจสอบแบบ checkpoint เป็นแนวทางที่ปฏิบัติได้มากที่สุดก่อนที่ต้นทุนจะกลายเป็นอุปสรรค
นักพัฒนาเน้นย้ำว่าแม้เครื่องมือภายนอกจะสามารถทำให้การตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานง่ายขึ้นและให้อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย แต่ก็ไม่สามารถทดแทนความจำเป็นในการประเมินแบบกำหนดเองที่ปรับแต่งสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะได้ ข้อมูลเชิงลึกสำคัญคือระบบการประเมินต้องพัฒนาไปพร้อมกับ agent ที่พวกเขาทดสอบ ซึ่งต้องการการบำรุงรักษาและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
การอภิปรายเผยให้เห็นว่าการประเมิน agent ที่ประสบความสำเร็จต้องการความสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการดูแลด้วยตนเอง โดยเฉพาะในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาเริ่มต้นเมื่อพฤติกรรมของ agent ยังคงถูกปรับแต่ง เมื่อสาขานี้เติบโตขึ้น นักพัฒนายังคงแสวงหาวิธีที่ดีกว่าในการลดการเปลี่ยนแปลงของการประเมินในขณะที่รักษาแนวทางการทดสอบที่คุ้มค่า
อ้างอิง: On evaluating agents