7 ошибок в оценке качества LLM в продакшене: почему метрики врут, а дашборды обманывают

Даже если LLM-решение показывает отличные метрики в тестовой среде, в продакшене оно может систематически ошибаться — и это не редкость. Автор статьи выделяет 7 ключевых ошибок, из-за которых страдает оценка качества: от некорректных бенчмарков до ложных срабатываний дашбордов.

Среди проблем — использование синтетических датасетов, не отражающих реальные запросы пользователей; игнорирование краевых случаев и редких сценариев; а также слепая вера в усредненные метрики, которые скрывают систематические ошибки. Еще одна ловушка — неучет контекста: модель может правильно отвечать на изолированные вопросы, но проваливать многопоточные диалоги или задачи с зависимостями.

Чтобы выстроить оценку, которой можно доверять, автор предлагает комбинировать автоматические метрики с краудсорсингом, регулярно обновлять тестовые наборы на основе реальных логов и внедрять A/B-тесты с контролем качества в продакшене. Важно помнить: хороший дашборд — это не тот, что показывает 99%, а тот, что честно подсвечивает 1% ошибок.