7 ошибок в оценке качества LLM-систем в продакшене

Статья о типичных ошибках в оценке качества LLM-систем выделяет семь ключевых провалов. Первый — нерепрезентативные эвалы: тестовые выборки не отражают реальное распределение запросов. Второй — ориентация на средние метрики, которые маскируют провалы на редких, но важных кейсах. Третий — игнорирование контекста: LLM может давать правильный ответ, но не отвечать на вопрос пользователя. Далее следуют проблемы с человеческой оценкой, устаревание золотых ответов, отсутствие мониторинга асимметрии ошибок и, наконец, слепое доверие дашбордам, которые показывают усреднённые показатели без разбивки по сценариям.

Авторы материала подчёркивают, что эвалы и дашборды нужны, но они не должны быть единственным источником истины. Чтобы контроль работал, необходимо собирать обратную связь от пользователей, анализировать ошибки вручную и выстраивать систему раннего предупреждения. Только сочетание автоматических метрик и точечного разбора реальных инцидентов позволяет удержать качество LLM-систем на приемлемом уровне в условиях постоянно меняющихся запросов.