AI для Всех

🔥 LLM косячит? CLEAR покажет где и сколько

CLEAR — это open-source пайплайн + дашборд от IBM Research, который берёт текстовые отзывы LLM-судьи (LLM-as-a-Judge) и автоматически группирует их в повторяющиеся типы ошибок.

🤔 Боль
Вы запускаете бенчмарк, получаете метрику и… зависаете. Да, модель набрала 73, но почему не 85? Где именно она косячит - на вычислениях, на ссылках, на логике? Ручной разбор сотен примеров - это боль и скука (хотя и необходимая).

🛠 Что сделали авторы
CLEAR автоматизирует извлечение инсайтов из LLM-судьи:

1. LLM-судья оценивает каждый ответ: балл + текстовая критика.
2. Кластеризация критики (Key Point Analysis): повторящаяся критика судьи объяединяется в кластеры (бины). Можно делать классическим KPA или попросить LLM сформулировать пункты самому (гибче, но дороже по токенам).
3. Дашборд на Streamlit: фильтруете по типу ошибки, сравниваете модели, проваливаетесь до конкретных кейсов. Наглядно и быстро.

🚀 Зачем это вам

* Приоритизировать фиксы. Не «улучшим всё разом», а «починим сначала арифметику (18% ответов), затем фактическую точность (12%)».
* Обосновать работу команде. «Почему нам нужен retriever? Потому что 20% ответов теряют ссылки» звучит куда убедительнее, чем «у нас упал общий скор».
* Готовые датасеты для улучшений. Кластеры ошибок → таргетные данные для fine-tuning, правила, тесты.

✅ Итог: CLEAR — это мост между «метрики ради метрик» и реальными действиями. Если вы занимаетесь промпт-инженерингом, RAG-конвейерами или fine-tuning — это отличный способ быстро увидеть, что чинить прямо сейчас.

Статья
Код

👍19❤4😐4🔥1

www.tgoop.com/nn_for_science/2500

5.22K viewsedited  Jul 28 at 16:30

🔥 LLM косячит? CLEAR покажет где и сколько

CLEAR — это open-source пайплайн + дашборд от IBM Research, который берёт текстовые отзывы LLM-судьи (LLM-as-a-Judge) и автоматически группирует их в повторяющиеся типы ошибок.

🤔 Боль
Вы запускаете бенчмарк, получаете метрику и… зависаете. Да, модель набрала 73, но почему не 85? Где именно она косячит - на вычислениях, на ссылках, на логике? Ручной разбор сотен примеров - это боль и скука (хотя и необходимая).

🛠 Что сделали авторы
CLEAR автоматизирует извлечение инсайтов из LLM-судьи:

1. LLM-судья оценивает каждый ответ: балл + текстовая критика.
2. Кластеризация критики (Key Point Analysis): повторящаяся критика судьи объяединяется в кластеры (бины). Можно делать классическим KPA или попросить LLM сформулировать пункты самому (гибче, но дороже по токенам).
3. Дашборд на Streamlit: фильтруете по типу ошибки, сравниваете модели, проваливаетесь до конкретных кейсов. Наглядно и быстро.

🚀 Зачем это вам

* Приоритизировать фиксы. Не «улучшим всё разом», а «починим сначала арифметику (18% ответов), затем фактическую точность (12%)».
* Обосновать работу команде. «Почему нам нужен retriever? Потому что 20% ответов теряют ссылки» звучит куда убедительнее, чем «у нас упал общий скор».
* Готовые датасеты для улучшений. Кластеры ошибок → таргетные данные для fine-tuning, правила, тесты.

✅ Итог: CLEAR — это мост между «метрики ради метрик» и реальными действиями. Если вы занимаетесь промпт-инженерингом, RAG-конвейерами или fine-tuning — это отличный способ быстро увидеть, что чинить прямо сейчас.

Статья
Код

BY AI для Всех