27.04.2026 02:26
Microsoft’ta ürün müdürü olarak görev yapan Derah Onuorah, LLM davranışlarını izlemeye ve üretken yapay zeka sistemlerinde güvenilirliği artırmaya yönelik yeni değerlendirme stratejilerini kamuoyuyla paylaşıyor.
Microsoft Kıdemli Ürün Müdürü Derah Onuorah, üretken yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini artırmak adına ‘LLM davranışlarını izleme’ süreçlerinde yeni bir değerlendirme paradigması öneriyor. Geleneksel yazılımın aksine stokastik (tahmin edilemez) bir yapı sergileyen büyük dil modelleri (LLM), pazartesiden salıya farklı sonuçlar üreterek geleneksel birim testlerini geçersiz kılabiliyor. Onuorah, kurumsal seviyede hata payını minimize etmek ve ‘halüsinasyon’ riskini yönetmek için mühendislerin artık ‘Yapay Zeka Değerlendirme Yığını’ adı verilen yeni bir altyapı katmanını benimsemeleri gerektiğini vurguluyor. Bu yaklaşım, sadece üretim sonrası değil, geliştirme sürecinin her aşamasında sıkı kontrollerin uygulanmasını zorunlu kılıyor.
- Yapay zeka sistemleri için geliştirilen değerlendirme yığını, deterministik ve model tabanlı olmak üzere iki ana katmandan oluşuyor.
- Çevrimdışı değerlendirme hattı, altın veri seti kullanılarak üretim öncesi regresyon testlerini gerçekleştiriyor.
- Çevrimiçi telemetri sistemleri, gerçek zamanlı kullanıcı geri bildirimlerini ve davranışsal verileri izleyerek model sapmalarını tespit ediyor.
- Sürekli iyileştirme döngüsü, üretimden gelen verilerin düzenli olarak test setlerine eklenmesiyle yapay zeka modelinin güncelliğini koruyor.
DETERMİNİSTİK KONTROLLER İLK SAVUNMA KATMANINI OLUŞTURUYOR
Yapay zeka uygulamalarında hataların çoğu semantik değil, sözdizimsel kaynaklıdır. Geliştiriciler, ‘fail-fast’ yani erken başarısızlık ilkesiyle çalışan deterministik kontrolleri kullanarak JSON şeması veya araç çağrıları gibi yapısal hataları sistemin en başında yakalayabilirler. Bu katman, gereksiz maliyetleri ve insan incelemesi gerektiren vakaları azaltır.
Doğru yapılandırılmamış bir API çağrısı, sistemin geri kalanını çalıştırmadan durdurulmalıdır.
MODEL TABANLI DEĞERLENDİRMELER DETAYLI NÜANSLARI ORTAYA ÇIKARIYOR
Semantik kaliteyi ölçmek için kullanılan ‘LLM-as-a-Judge’ yöntemi, bir modelin başka bir modelin çıktısını değerlendirmesini sağlar.
Bu sürecin başarılı olması için güçlü bir akıl yürütme modeli, net bir değerlendirme rubriği ve insan tarafından doğrulanmış ‘altın çıktılar’ gereklidir.
GERİ BİLDİRİM DÖNGÜSÜ İLE SÜREKLİ GELİŞİM SÜRECİ OLUŞTURULUYOR
Yapay zeka modelleri statik değildir; kullanıcı davranışları değiştikçe modeller de ‘konsept kayması’ yaşayabilir. Bu nedenle, üretimden gelen verilerin sürekli olarak analiz edilmesi ve hata durumlarının altın veri setlerine eklenmesi hayati önem taşır.
Kardeş haber kaynak:https://dbsnewsmedia.com/?p=7348
