Đánh giá an toàn / NAVIN RESEARCH
Continuous AI Evaluations in CI and Production
Run fast regression gates on every change and monitor sampled real-world outcomes without leaking user data.
Run fast regression gates on every change and monitor sampled real-world outcomes without leaking user data.
Tóm tắt: Use a layered eval program: small deterministic checks in each pull request, broader offline suites before release, canary comparisons during rollout, and privacy-reviewed production monitoring. Every failure should map to an owner and a release decision.
Các bước triển khai
- Version datasets, graders, prompts, tools, and model configuration.
- Set blocking thresholds for critical task and safety slices.
- Keep a private holdout set to detect overfitting.
- Sample and redact production cases under a documented policy.
Danh sách kiểm tra
- Track confidence intervals and repeated-run variance.
- Alert on slice regressions even when the average improves.
- Verify rollback is fast and tested.
Sai lầm thường gặp
- One giant eval run nobody can interpret.
- Updating tests to make a failing release pass.
- Storing sensitive production traces indefinitely.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
