🔵 عنوان مقاله
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn't Require a PhD or $100K Budget
🟢 خلاصه مقاله:
** دکتر Ernesto Lee نشان می‌دهد برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM لازم نیست PhD یا بودجه‌های بسیار بزرگ داشته باشید تا تست خودکار جدی و مؤثر پیاده کنید. ایده اصلی این است که هر prompt، chain و فراخوانی ابزار را مثل یک واحد مستقل با مشخصات روشن ببینید و برای آن‌ها تست بنویسید: از اعتبارسنجی ساختار خروجی (مثلاً JSON Schema) و الزامات فیلدها، تا چک‌های ایمنی/سیاست و نمونه‌های طلایی دامنه‌ای. با snapshot test، داده‌های نمونه کم‌حجم اما پوشش‌دهنده لبه‌ها، و mock/stub برای وابستگی‌های خارجی، تست‌ها سریع، ارزان و قابل تکرار می‌مانند.
برای کنترل هزینه و نوسان، می‌توان پاسخ‌ها را cache کرد، بیشتر تست‌ها را با temperature=0 اجرا نمود، محدودیت توکن گذاشت، و مجموعه تست‌های «سریع» را از ارزیابی‌های «سنگین‌تر» دوره‌ای جدا کرد. نسخه‌دهی به promptها و داده‌های طلایی، گزارش‌کردن معیارها و اتصال این چرخه به CI باعث می‌شود هر تغییر کد یا prompt فوراً ارزیابی شود و رگرسیون‌ها دیده شوند. در صورت شکست تست، سریع مشخص کنید مشکل از تغییر prompt است، drift مدل بالادستی یا وابستگی ابزار، و همان یادگیری را به تست‌ها برگردانید.
نتیجه این رویکرد، چرخه توسعه سریع‌تر با اطمینان بیشتر و هزینه کنترل‌شده است. پیام Lee روشن است: Unit Testing عملی و مقیاس‌پذیر برای LLMها در دسترس همه تیم‌هاست، نه فقط تیم‌های بزرگ.
#LLM
#UnitTesting
#AIEngineering
#TestingAutomation
#MLOps
#PromptEngineering
#ContinuousIntegration
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YHqFc9m?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn't Require a PhD or $100K Budget
🟢 خلاصه مقاله:
** دکتر Ernesto Lee نشان می‌دهد برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM لازم نیست PhD یا بودجه‌های بسیار بزرگ داشته باشید تا تست خودکار جدی و مؤثر پیاده کنید. ایده اصلی این است که هر prompt، chain و فراخوانی ابزار را مثل یک واحد مستقل با مشخصات روشن ببینید و برای آن‌ها تست بنویسید: از اعتبارسنجی ساختار خروجی (مثلاً JSON Schema) و الزامات فیلدها، تا چک‌های ایمنی/سیاست و نمونه‌های طلایی دامنه‌ای. با snapshot test، داده‌های نمونه کم‌حجم اما پوشش‌دهنده لبه‌ها، و mock/stub برای وابستگی‌های خارجی، تست‌ها سریع، ارزان و قابل تکرار می‌مانند.
برای کنترل هزینه و نوسان، می‌توان پاسخ‌ها را cache کرد، بیشتر تست‌ها را با temperature=0 اجرا نمود، محدودیت توکن گذاشت، و مجموعه تست‌های «سریع» را از ارزیابی‌های «سنگین‌تر» دوره‌ای جدا کرد. نسخه‌دهی به promptها و داده‌های طلایی، گزارش‌کردن معیارها و اتصال این چرخه به CI باعث می‌شود هر تغییر کد یا prompt فوراً ارزیابی شود و رگرسیون‌ها دیده شوند. در صورت شکست تست، سریع مشخص کنید مشکل از تغییر prompt است، drift مدل بالادستی یا وابستگی ابزار، و همان یادگیری را به تست‌ها برگردانید.
نتیجه این رویکرد، چرخه توسعه سریع‌تر با اطمینان بیشتر و هزینه کنترل‌شده است. پیام Lee روشن است: Unit Testing عملی و مقیاس‌پذیر برای LLMها در دسترس همه تیم‌هاست، نه فقط تیم‌های بزرگ.
#LLM
#UnitTesting
#AIEngineering
#TestingAutomation
#MLOps
#PromptEngineering
#ContinuousIntegration
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YHqFc9m?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Finally: Unit Testing for LLMs That Doesn’t Require a PhD or $100K Budget
Stop manually reviewing AI outputs like it’s 2019. This pytest-style framework (DeepEval) tests LLMs with 40+ metrics, catches…
❤2