Yapay Zekâ Modeli Değiştirirken Regresyon Testi Nasıl Yapılır?

Değişen tek unsurun ne olduğunu kaydedin

Modeli değiştirirken istemi, belge parçalama yöntemini ve araç şemasını da değiştirirseniz sonucun neden farklılaştığını anlamak zorlaşır. Karşılaştırmada hangi değişkenlerin sabit kaldığını yazın. Sağlayıcı, model sürümü, uygulama sürümü ve test verisi birlikte kaydedilmelidir.

Bir model adının zaman içinde aynı davranışı koruyacağını varsaymayın. Sağlayıcının sürüm ve kullanım koşullarını kontrol edin. Uygulama desteklediği çıktıyı açıkça tanımlamalı; yalnızca modelin geçmişte verdiği biçime güvenmemelidir.

Genel puan yerine kendi görevlerinizi kullanın

AWS değerlendirme seçenekleri model ve RAG sonuçlarının farklı yöntemlerle karşılaştırılmasını ele alır. [1] Kendi projenizde gerçek görev türleri önemlidir: kaynaklı cevap, veri çıkarma, araç seçimi veya Türkçe müşteri açıklaması farklı beceriler gerektirir.

Eski modelin başarısız olduğu örneklerin yanında başarılı olduğu kritik örnekleri de saklayın. Yeni model bir hatayı çözerken başka bir iş akışını bozabilir. Test setinde bilinmeyen soru, uzun bağlam, eksik veri ve doğru reddetme örnekleri bulunsun.

Örnek: yeni model daha uzun ama eksik cevap veriyor

Varsayımsal destek uygulamasında yeni model daha akıcı metin yazıyor fakat gerekli son adımı atlıyor. Kullanıcı memnuniyetine benzeyen bir dil puanı artarken görev tamamlanma kalitesi düşebilir. Bu nedenle değerlendirme, metnin güzelliği ile gerekli bilgi parçalarını ayrı ölçmelidir.

Örnek varsayımsaldır. Yeni model lehine veya aleyhine genel bir sonuç ileri sürmez; uygulamaya özgü karşılaştırmanın neden gerekli olduğunu gösterir.

Çıktı sözleşmesini yeniden doğrulayın

Yeni model aynı şemada farklı boş değerler veya ek alanlar üretebilir. Yapılandırılmış çıktı kullanılsa bile iş kuralları tekrar test edilmelidir. Tarih, para birimi, kimlik ve izin verilen durumların doğrulanması uygulamanın sorumluluğundadır.

Araç çağrılarında aynı kullanıcı isteğinin tekrar edilmesi veya belirsiz yanıt sonrası yeniden deneme senaryolarını çalıştırın. Modelin daha istekli araç kullanması her zaman iyileşme değildir. Gereksiz veya mali etkili çağrılar, ürün politikasına göre sınırlandırılmalıdır.

Yayını küçük ve ölçülebilir bir kapsamda açın

Google SRE canary yaklaşımı değişikliğin sınırlı bir bölümde değerlendirilerek yayının devam kararının verilmesini açıklar. [2] AI uygulamasında da uygun ve izinli bir örnek trafik veya iç kullanıcı grubu ile kontrollü geçiş değerlendirilebilir. Üretim verilerinin kullanımı gizlilik koşullarına uymalıdır.

Eski ve yeni sürümün kayıtları ayrılabilsin. Genel ortalama, yeni sürüme özgü hatayı gizleyebilir. Hangi hata türünde yayının durdurulacağı ve hangi yetkilinin karar vereceği önceden belirlenmelidir.

Geri dönüşü model adını değiştirmek sanmayın

Yeni model farklı veri veya araç çıktısı ürettiyse eski modele dönmek bütün etkileri geri almayabilir. Oluşan taslaklar, önbellekler ve yan etkili işlemler ayrıca değerlendirilmelidir. Geri dönüş planı uygulama ve veri davranışını kapsamalıdır.

Teslimde karşılaştırma raporu, başarısız örnekler, kabul kararı ve geri dönüş provası bulunsun. Yeni modeli başarılı ilan etmek için yalnızca birkaç iyi yanıt seçmeyin. Hangi alanın iyileştiği, hangisinin değişmediği ve nerede belirsizlik kaldığı açıkça yazılmalıdır.

Sık sorulan sorular

### Sağlayıcı yeni modeli öneriyorsa doğrudan geçebilir miyim? Önce uygulamanızın kritik görevlerini ve sözleşmelerini test edin. Genel model yeteneği, özel entegrasyonunuzdaki uyumluluğu kanıtlamaz.

İstem aynı kalırsa sonuç da aynı olur mu?

Böyle bir garanti yoktur. Model, ayarlar, kaynak verisi ve uygulama davranışı birlikte sonucu etkiler; sürüm bazlı değerlendirme gerekir.