Memantau Perilaku LLM: Pola Drift, Pengulangan, dan Penolakan

fost-nepal.org – Dalam dunia perangkat lunak tradisional, setiap input akan selalu menghasilkan output yang sama, memberikan kepastian bagi para insinyur. Namun, generative AI menghadirkan tantangan baru dengan sifat yang tidak terduga. Untuk menghasilkan AI yang siap digunakan di perusahaan, para insinyur perlu mengadopsi kerangka kerja baru yang disebut AI Evaluation Stack.

Kerangka ini bertujuan untuk mengatasi masalah evaluasi dalam AI yang bersifat stochastik, di mana hasil yang sama dapat berbeda setiap kali aplikasi dijalankan. Dengan pengalaman yang mendalam dalam mengembangkan produk AI bagi pelanggan Fortune 500, penting untuk memiliki sistem evaluasi yang robust untuk menghindari risiko kepatuhan akibat “hallucination” dalam AI.

Pentingnya pemisahan proses evaluasi menjadi dua lapisan. Lapisan pertama adalah penilaian deterministik, memastikan bahwa sintaks dan rute dalam AI berfungsi dengan baik. Jika terjadi kesalahan, evaluasi akan dihentikan lebih awal untuk menghindari analisis yang lebih mahal dan tidak perlu. Lapisan kedua adalah penilaian berbasis model, yang mengevaluasi kualitas semantik untuk memastikan respons AI sesuai dengan harapan pengguna.

Selain itu, dibutuhkan dua saluran evaluasi: saluran offline untuk pengujian regresi dan saluran online untuk memantau perilaku model di dunia nyata. Saluran offline melakukan uji coba sebelum peluncuran untuk mendeteksi kesalahan, sedangkan saluran online menganalisis umpan balik pengguna dan mengidentifikasi kasus miskin yang perlu ditangani.

Dengan pendekatan ini, evaluasi AI dapat menjadi lebih sistematis dan andal, memastikan produk yang dihasilkan tidak hanya memenuhi standar teknis, tetapi juga mampu beradaptasi sesuai kebutuhan pengguna secara real-time. Keberlanjutan dalam pengujian dan pemantauan adalah kunci untuk mempertahankan kualitas dan keandalan AI di masa mendatang.