اطمینان از کیفیت و قابلیت اطمینان اعلان شما هنگام پیادهسازی Prompt API بسیار مهم است.
برای ارزیابی کیفیت درخواست خود، باید مجموعهای جامع از ورودیها و خروجیهای مورد انتظار را برای مورد استفاده خود تهیه کنید.
برای ارزیابی اینکه آیا درخواست شما با هر نسخه مدل Gemini Nano مطابق با استانداردهای کیفی شما است، گردش کار زیر را توصیه میکنیم:
- مجموعه دادههای ارزیابی خود را اجرا کنید و خروجیها را ثبت کنید.
- نتایج را به صورت دستی ارزیابی کنید یا از LLM-as-a-judge استفاده کنید.
- اگر ارزیابی مطابق با استاندارد کیفی شما نیست، روی سوال خود تکرار کنید. برای مثال، از یک LLM قویتر مانند Gemini Pro بخواهید که سوال را بر اساس خروجی مورد نظر در مقابل خروجی واقعی بهبود بخشد.
مهندسی سریع، عملکرد وظیفه را افزایش میدهد و تکرار دستورالعملهای شما کلیدی است. ما حداقل ۳ تا ۵ تکرار را در مراحل فوق توصیه میکنیم. توجه داشته باشید که این رویکرد محدودیتهایی دارد، زیرا بهینهسازیها در نهایت بازده نزولی را ارائه میدهند.
از طرف دیگر، برای بهبود سریع اعلانها در مقیاس بزرگ، میتوانید از بهینهساز دادهمحور استفاده کنید که میتواند مدلهای روی دستگاه مانند gemma-3n-e4b-it را هدف قرار دهد.
ایمنی
برای اطمینان از اینکه Gemini Nano نتایج ایمن را برای کاربران به ارمغان میآورد، چندین لایه حفاظتی برای محدود کردن نتایج مضر یا ناخواسته پیادهسازی شده است:
- ایمنی مدل بومی : تمام مدلهای جمینی، از جمله جمینی نانو، آموزش دیدهاند که از همان ابتدا نسبت به ایمنی آگاه باشند. این بدان معناست که ملاحظات ایمنی در هسته مدل گنجانده شده است، نه اینکه فقط به عنوان یک نکته اضافی اضافه شده باشد.
- فیلترهای ایمنی در ورودی و خروجی : هم ورودی سریع و هم نتایج تولید شده توسط زمان اجرای Gemini Nano قبل از ارائه نتایج به برنامه، با فیلترهای ایمنی ما ارزیابی میشوند. این امر به جلوگیری از عبور محتوای ناامن، بدون هیچ گونه افت کیفیتی، کمک میکند.
با این حال، از آنجایی که هر برنامه معیارهای خاص خود را برای محتوای ایمن برای کاربران دارد، شما باید خطرات ایمنی را برای مورد استفاده خاص برنامه خود ارزیابی کرده و بر اساس آن آزمایش کنید.
منابع اضافی
- هوش مصنوعی شما چقدر خوب است؟ ارزیابی هوش مصنوعی نسل جدید در هر مرحله، توضیح داده شده است - یک پست وبلاگ که نحوه استفاده از سرویس ارزیابی هوش مصنوعی نسل جدید را شرح میدهد.
- مرور کلی خدمات ارزیابی هوش مصنوعی مولد - مستنداتی که نحوه ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی مولد را برای پشتیبانی از وظایفی مانند مقایسه مدلها، بهبود سریع و تنظیم دقیق شرح میدهد.
- اجرای یک خط لوله ارزیابی مبتنی بر محاسبات - مستنداتی برای نحوه ارزیابی عملکرد مدل.