Yapay zeka çözümlerinizin beklediğiniz gibi çalıştığından nasıl emin oluyorsunuz?

Üretken Yapay Zeka (GenAI) hızla gelişiyor ve artık sadece eğlenceli sohbet botları veya etkileyici görüntü oluşturma ile ilgili değil. 2025, yapay zeka etrafındaki medya abartısını gerçek değere dönüştürmeye odaklanılacak yıl olacak. Her yerdeki şirketler, kullanıcılara daha iyi hizmet vermek, verimliliği artırmak, rekabetçi kalmak ve büyümeyi sağlamak için GenAI'yi ürünlerine ve süreçlerine entegre etmenin ve ondan yararlanmanın yollarını arıyor. Önde gelen sağlayıcılardan gelen API'ler ve önceden eğitilmiş modellerle, GenAI'yi entegre etmek her zamankinden daha kolay görünüyor. Ancak burada bir sorun var: Entegrasyonun kolay olması, yapay zeka çözümlerinin devreye alındıktan sonra amaçlandığı gibi çalışacağı anlamına gelmiyor.

Tahmin modelleri aslında yeni değil: İnsanlar olarak, istatistiklerle başlayarak yıllardır tahminlerde bulunuyoruz. Ancak GenAI, çeşitli nedenlerden dolayı tahmin alanında devrim yarattı :

• Yapay zeka çözümleri oluşturmak için kendi modelinizi eğitmenize veya veri bilimcisi olmanıza gerek yok.
• Yapay zeka artık sohbet arayüzleri aracılığıyla kullanımı kolay ve API'ler aracılığıyla entegrasyonu kolay.
• Daha önce yapılamayan veya yapılması gerçekten zor olan birçok şeyi açığa çıkarmak.

Tüm bunlar GenAI'yi inanılmaz derecede heyecan verici, ancak aynı zamanda riskli kılıyor . Geleneksel yazılımlardan veya hatta klasik makine öğreniminden farklı olarak, GenAI yeni bir öngörülemezlik düzeyi getiriyor. Deterministik bir mantık uygulamıyorsunuz; büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş bir model kullanıyorsunuz ve gerektiği gibi yanıt vermesini umuyorsunuz. Peki bir yapay zeka sisteminin amacımıza uygun şekilde çalışıp çalışmadığını nasıl anlarız? Hazır olup olmadığını nasıl anlarız? Cevap değerlendirmelerdir; bu yazıda bu kavramı inceleyeceğiz.

• Genai sistemleri neden geleneksel yazılımlar veya hatta klasik makine öğrenimi (ML) ile aynı şekilde test edilemez?
• Derecelendirmelerin yapay zeka sisteminizin kalitesini anlamak için neden zorunlu olduğu ve isteğe bağlı olmadığı (sürprizlerden hoşlanmıyorsanız)
• Farklı değerlendirme türleri ve bunları pratikte uygulama teknikleri

İster ürün yöneticisi, ister mühendis veya yapay zekayla çalışan veya yapay zekaya ilgi duyan herhangi biri olun, umarım bu yazı yapay zeka sistemlerinin kalitesi hakkında eleştirel düşünmeyi anlamanıza yardımcı olur (ve bu kaliteye ulaşmak için değerlendirmelerin neden önemli olduğunu!).

 

Üretken yapay zeka, geleneksel yazılımlar veya klasik makine öğrenimi gibi test edilemez.

Geleneksel yazılım geliştirmede , sistemler deterministik bir mantığı izler: X olursa, Y her zaman olur. Altta yatan sisteminizde bir sorun çıkmadığı veya koda bir hata eklemediğiniz sürece... İşte bu yüzden test, izleme ve uyarılar eklenir. Birim testleri küçük kod bloklarını doğrulamak için, entegrasyon testleri bileşenlerin düzgün bir şekilde birlikte çalıştığından emin olmak için ve izleme ise üretimde bir arıza olup olmadığını tespit etmek için kullanılır. Geleneksel yazılımı test etmek, bir hesap makinesini kontrol etmeye benzer. 2 + 2 girersiniz ve 4 beklersiniz. Açık ve deterministik, ya doğru ya da yanlıştır.

Ancak, makine öğrenimi ve yapay zeka belirsizlik ve olasılık unsurlarını da beraberinde getirir. Davranışı kurallar aracılığıyla açıkça tanımlamak yerine, modelleri verilerden kalıplar öğrenmek üzere eğitiriz. Yapay zekada, X olayı gerçekleşirse, çıktı artık sabit bir Y değil, modelin eğitim sırasında öğrendiklerine dayalı olarak belirli bir olasılık derecesine sahip bir tahmindir . Bu çok güçlü olabilir, ancak aynı zamanda belirsizlik de getirir: aynı girdiler zaman içinde farklı çıktılar verebilir, makul çıktılar aslında yanlış olabilir ve nadir senaryolarda beklenmedik davranışlar ortaya çıkabilir…

Bu durum, geleneksel test yöntemlerini yetersiz, hatta bazen uygulanamaz hale getiriyor. Hesap makinesi örneği, açık uçlu bir sınavda öğrencinin performansını değerlendirmeye çalışmaya benziyor. Her soru için ve ona verilebilecek birçok olası cevap için, verilen cevap doğru mu? Öğrencinin sahip olması gereken bilgi seviyesinin üzerinde mi? Öğrenci her şeyi uydurdu ama çok ikna edici mi görünüyor? Tıpkı bir sınavdaki cevaplar gibi, yapay zeka sistemleri de değerlendirilebilir, ancak farklı girdilere, bağlamlara ve kullanım durumlarına (veya test türlerine) uyum sağlamak için daha genel ve esnek bir yönteme ihtiyaç duyarlar.

Geleneksel makine öğreniminde ( ML), değerlendirmeler proje yaşam döngüsünün yerleşik bir parçasıdır . Kredi onayı veya hastalık tespiti gibi dar bir görev üzerinde bir model eğitmek her zaman doğruluk, geri çağırma, RMSE ve MAE gibi ölçütler kullanılarak bir değerlendirme adımını içerir. Bu, modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek, farklı model seçeneklerini karşılaştırmak ve modelin dağıtıma geçmek için yeterince iyi olup olmadığını belirlemek için kullanılır. GenAI'da bu genellikle farklıdır: ekipler, model sağlayıcısı tarafından dahili olarak ve genel kıyaslamalarda genel amaçlı değerlendirmelerden geçmiş ve zaten eğitilmiş modeller kullanır. Bu modeller, soruları yanıtlamak veya e-posta yazmak gibi genel görevlerde çok iyidir ve belirli kullanım durumumuz için bunlara aşırı güvenme riski vardır. Bununla birlikte, " Bu harika model benim kullanım durumum için yeterince iyi mi? " diye sormak önemlidir. İşte burada değerlendirme devreye giriyor ; tahminlerin veya üretimlerin belirli kullanım durumu, bağlam, girdiler ve kullanıcılar için iyi olup olmadığını değerlendirmek için.

ML ile GenAI arasında bir diğer önemli fark ise modelin çıktısının çeşitliliği ve karmaşıklığıdır. Artık kategoriler ve olasılıklar (örneğin bir müşterinin krediyi geri ödeme olasılığı) veya sayılar (örneğin bir evin özelliklerine göre beklenen fiyatı) döndürmüyoruz. GenAI sistemleri farklı uzunluklarda, tonlarda, içeriklerde ve formatlarda pek çok çıktı türü döndürebilir. Benzer şekilde, bu modeller artık son derece yapılandırılmış ve belirli girdiler gerektirmiyor, bunun yerine genellikle hemen hemen her türlü girdiyi (metin, resim, hatta ses veya video) kabul ediyor. Dolayısıyla değerlendirme çok daha zorlaşıyor.

Değerlendirmeler Neden Gereklidir, İsteğe Bağlı Değildir (Hoş Olmayan Sürprizleri Tercih Etmiyorsanız)

Değerlendirme süreçleri, yapay zeka sisteminizin gerçekten istediğiniz gibi çalışıp çalışmadığını , kullanıma hazır olup olmadığını ve eğer öyleyse, beklendiği gibi performans göstermeye devam edip etmediğini ölçmenize yardımcı olur. İşte değerlendirme süreçlerinin neden önemli olduğuna dair bir analiz:

• Kalite değerlendirmesi: Değerlendirmeler, yapay zeka tahminlerinizin veya çıktılarınızın kalitesini ve bunların genel sisteme ve kullanım durumuna nasıl entegre edileceğini anlamanız için yapılandırılmış bir yol sağlar. Cevaplar doğru mu? Kullanışlı? Bağlı? İlgili?
• Hataları ölçün: Derecelendirmeler hataların yüzdesini, türlerini ve büyüklüğünü belirlemeye yardımcı olur. Hatalar ne sıklıkla meydana gelir? Hangi tür hatalar en sık meydana geliyor (örneğin, yanlış pozitifler, halüsinasyonlar, format hataları)?
• Risk azaltma: Zararlı veya önyargılı davranışları kullanıcılara ulaşmadan önce tespit etmenize ve engellemenize yardımcı olur; şirketinizi itibar risklerinden, etik sorunlardan ve olası düzenleyici sorunlardan korur.

Serbest girdi-çıktı ilişkileri ve uzun biçimli metin üretimi ile Üretken Yapay Zeka, değerlendirmeleri daha alakalı ve karmaşık hale getirir. İşler ters gittiğinde, çok kötü sonuçlar doğurabilir. Hepimiz, tehlikeli tavsiyelerde bulunan sohbet robotları, taraflı içerik üreten modeller ve yanlış bilgiler üreten yapay zeka araçlarıyla ilgili başlıkları gördük.

 

“ Yapay zeka asla mükemmel olmayacak, ancak derecelendirmeleri kullanarak utanç verici durum riskini azaltabilirsiniz; bu da size para, itibar veya Twitter'da viral bir an kaybettirebilir. ”

 

Yapay zeka değerlendirme stratejisini nasıl tanımlarsınız?

Peki, yapay zeka derecelendirmemizi nasıl belirliyoruz? Herkese uyan tek bir değerlendirme yöntemi yoktur. Değerlendirmeler belirli kullanım durumuna bağlıdır ve yapay zeka uygulamanızın belirli hedefleriyle uyumlu olmalıdır. Örneğin, bir arama motoru oluşturuyorsanız sonuçların ne kadar alakalı olduğuna önem verebilirsiniz. Eğer bir chatbot ise yardımseverlik ve güvenlik sizin için önemli olabilir. Eğer gizliyse, büyük ihtimalle doğruluk ve kesinliğe önem vereceksiniz. Birden fazla adım içeren sistemlerde (örneğin, bir arama yapan, sonuçları önceliklendiren ve ardından bir yanıt üreten bir yapay zeka sistemi), genellikle her adımı değerlendirmek gerekir. Buradaki fikir, her adımın genel başarı ölçütünü elde etmeye yardımcı olup olmadığını ölçmektir (ve bundan yola çıkarak yinelemelerin ve iyileştirmelerin nereye odaklanacağını anlamaktır).

Yaygın değerlendirme alanları şunlardır:

• Doğruluk ve Halüsinasyonlar: Çıktılar gerçekçi bir şekilde doğru mu? Sistem yanlış bilgi mi üretiyor, halüsinasyonlar mı görüyor?
• İlgililik: İçerik, kullanıcı sorgusuyla veya sağlanan bağlamla tutarlı mı?
• güvenlik, önyargı ve toksisite
• Biçim: Çıktı beklenen formatta mı (örneğin JSON, geçerli fonksiyon çağrısı)?
• Güvenlik, Önyargı ve Toksisite: Sistem zararlı, taraflı veya toksik içerik üretiyor mu?

Göreve özgü ölçütler. Örneğin, sınıflandırma görevlerinde doğruluk ve hassasiyet gibi ölçütler kullanılırken, özetleme görevlerinde ROUGE veya BLEU, kod oluşturma görevlerinde ise düzenli ifadeler ve hatasız yürütme doğrulaması kullanılır.

Değerlendirmeler aslında nasıl hesaplanıyor?

Ne ölçmek istediğinize karar verdikten sonraki adım test vakalarınızı tasarlamaktır. Bu, aşağıdakileri içeren bir dizi örnek olacaktır (ne kadar çok olursa o kadar iyi, ancak her zaman değer ve maliyetleri dengeleyerek):

• Giriş örneği:Sisteminizin üretime girdiği anda gerçekçi bir tanıtımı.
• Beklenen çıktı (Uygulanabilirse): İstenilen sonuçların temel gerçeği veya örneği.
• Değerlendirme yöntemi: Sonucun değerlendirilmesi için kayıt mekanizması.
• Sonuç veya Başarı/Başarısızlık:Test durumunuzu değerlendiren hesaplanmış bir metrik.

İhtiyaçlarınıza, zamanınıza ve bütçenize bağlı olarak değerlendirme yöntemi olarak kullanabileceğiniz birkaç teknik vardır:

• İstatistiksel kayıt araçları şunlardır: BLEU, ROUGE ve METEOR veya yerleştirmeler arasındaki kosinüs benzerliği ölçüsü – oluşturulan metni referans çıktısıyla karşılaştırmak için iyidir.
• Geleneksel makine öğrenimi ölçümleri gibi Doğruluk, Geri Çağırma ve AUC – Etiketli verilerle sınıflandırma için en iyisidir.
• Yargıç Olarak Büyük Dil Modeli (LLM-as-a-Judge) Çıktıyı değerlendirmek için büyük bir dil modeli kullanın (örn., "Bu cevap doğru ve yararlı mı?“). Özellikle sınıflandırılmamış veriler mevcut olmadığında veya açık uçlu bir yapıyı değerlendirirken faydalıdır.

Kod tabanlı değerlendirme süreçleri, formatları doğrulamak için standart ifadeler, mantık kuralları veya test senaryosu uygulamaları kullanır.

 

Sonuç olarak

Her şeyi somut bir örnekle bir araya getirelim. Müşteri destek ekibinizin gelen e-postalara öncelik vermesine yardımcı olmak için bir duygu analizi sistemi oluşturduğunuzu düşünün.

Amaç, en acil veya olumsuz mesajların daha hızlı yanıtlanmasını sağlayarak hayal kırıklığını azaltmak, memnuniyeti artırmak ve müşteri kaybını düşürmektir. Bu nispeten basit bir kullanım örneğidir, ancak sınırlı çıktıya sahip bu tür bir sistemde bile kalite önemlidir: Kötü tahminler, e-postaların rastgele önceliklendirilmesine yol açabilir; bu da ekibinizin paraya mal olan bir sistemle zaman kaybetmesi anlamına gelir.

Peki çözümünüzün istediğiniz gibi çalıştığını nasıl anlarsınız? Siz değerlendiriyorsunuz. Bu özel kullanım durumunda değerlendirilmesi önemli olabilecek bazı şeylere dair örnekler şunlardır:

• Biçim Doğrulaması: E-posta duygusunu tahmin etmek için yapılan büyük dil modeli (LLM) çağrısının çıktıları beklenen JSON biçiminde mi döndürülüyor? Bu, kod tabanlı kontroller yoluyla değerlendirilebilir: regex, şema doğrulaması, vb.
• Duygu Sınıflandırma Doğruluğu: Sistem, kısa, uzun ve çok dilli metinler arasında duyguyu doğru şekilde sınıflandırıyor mu? Bu, geleneksel makine öğrenimi ölçümleri (ML ölçümleri) kullanılarak etiketlenen veriler kullanılarak değerlendirilebilir veya etiketler mevcut değilse, bir yargıç olarak büyük dil modeli (LLM) kullanılabilir.

Çözüm basitleştikten sonra, çözümünüzün nihai etkisine en uygun ölçütleri de eklemek isteyeceksiniz :

• Önceliklendirme Etkinliği: Destek temsilcileri gerçekten en önemli e-postalara yönlendiriliyor mu? Önceliklendirme, istenen ticari etkiyle uyumlu mu?
• Son İşletme Etkisi: Zamanla bu sistem yanıt sürelerini kısaltıyor mu, müşteri kaybını azaltıyor mu ve memnuniyet puanlarını iyileştiriyor mu?

Yapay zekâ sistemlerinin kullanışlı, güvenli, değerli ve üretime hazır olmasını sağlamak için değerlendirmeler şarttır. Bu nedenle, ister basit bir sınıflandırıcı ister açık uçlu bir sohbet robotu ile çalışıyor olun, "yeterince iyi" (minimum kabul edilebilir kalite) kavramının ne anlama geldiğini tanımlamak ve performansı ölçmek için bunun etrafında değerlendirmeler oluşturmak için zaman ayırın!

 

İngilizce

[1] Yapay Zeka Ürününüz Değerlendirmelere İhtiyaç Duyuyor , Hamel Husain

[2] LLM Değerlendirme Metrikleri: Nihai LLM Değerlendirme Kılavuzu, Confident AI

[3] Yapay Zeka Ajanlarının Değerlendirilmesi, deeplearning.ai + Arize