Yapay Zeka Değerlendirme ve Güvence · Model seçimi kanıtı
LLM Değerlendirme ve Karşılaştırma
Her aday aynı temsili görev, kesit, rubrik, güvenlik kısıtı ve maliyet koşulunda koşuyor. Genel sıralamalar bunu sizin iş yükünüz, kullanıcılarınız, dil dağılımınız ve latency bütçeniz için yapamıyor.
Aday LLM'leri aynı temsili görev, kesit, rubrik, güvenlik kısıtı, latency sınırı ve maliyet koşulunda çalıştırıyoruz. Ardından her seçeneğin ne kazandırdığını ve karşılığında ne verdiğini gösteriyoruz.
Ürün sorumlunuz hangi ödünleşimi kabul edeceğini, başkasının yeniden koşabileceği bir kıyastan seçiyor. Kesit kesit çıkan istisnalar ve elenen adaylar da kıyas kaydında görünüyor.


Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı
Tüm referansları görAdımlar, kapılar ve kararı verenler
Çalışma şeklimiz
Sıralamadan önce karşılaştırılabilir kanıtı kuruyoruz. Her aday aynı iş yükü ve kayıtlı inceleme kurallarıyla çalışıyor.
Seçim kararını tanımla
İş yükünü ve kritik kesitleri birlikte netleştiriyor, kalite ve güvenlik ölçütlerini, latency ve maliyet sınırlarını, işletme kısıtlarını ve kararı verecek kişiyi belirliyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Ürün kararı ve kısıtlar üzerinden ilerleyerek aday ölçütlerin ilk taslağını hazırlıyoruz.
- İnsan onayı
- Ölçütler genel bir kıyası değil, gerçek ürün kararını yansıtıyor mu? Ölçütlerin genel bir kıyasa değil, verilecek ürün kararına uygun olduğunu ürün sorumlunuz onaylıyor.


Ortak kıyası kur
Her adayda aynı biçimde kullanacağımız gerçek vakaları ve rubrikleri hazırlıyor, koşu ayarlarıyla bağımlılıkları kayda alıyor, hata örneklerini ayrı tutuyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Ortak vaka setini hazırlıyor, her adayın hangi koşullarda test edileceğini açıkça not ediyoruz.
- İnsan onayı
- Her aday karşılaştırılabilir ve kaydedilmiş koşullarda test edilebiliyor mu? Adayların gerçekten karşılaştırılabilir koşullarda çalıştığını değerlendirme liderimiz onaylıyor.


Karşılaştırmayı çalıştır ve sorgula
Kaliteyi, kritik kesitleri, güvenlik kısıtlarını, latency'yi ve maliyeti aynı düzen içinde test ediyoruz. İstisnaları tek tek inceliyor, tekrarlanan koşullarda sonucun ne kadar değiştiğine bakıyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Testleri tekrarlıyor, görünen kazancı aynı koşullarda koruyamayan adayları işaretliyoruz.
- İnsan onayı
- Görünen kazançlar tutarlı mı, her aday bu kazanç için neyden vazgeçiyor? Her adayın sunduğu ödünleşimin kabul edilebilir olup olmadığına ürün sorumlunuz karar veriyor.


Öneriyi kaydet
Kanıtı ve sınırlamaları bir arada belgeliyoruz. Bağımlılıkları, açık istisnaları, kabul edilen ödünleşimleri ve onaylanan seçimi ya da yapılacak sonraki testi de aynı kayda ekliyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Kabul edilen kanıtı ve ödünleşimleri toparlayarak karar kaydının ilk taslağını hazırlıyoruz.
- İnsan onayı
- Ürün sorumlunuz hangi adayı ve koşulları kabul ediyor? Ürün sorumlunuz seçilen adayı onaylıyor ya da ek bir test istiyor.


Adı konmuş, sizde kalan çıktılar
Elinize geçenler
Önerinin dayandığı varsayımlar ve ödünleşimler incelemeye açık kalıyor.


Pano
Tekrarlanabilir LLM kıyası ve sınırlamalar raporu
Aday sürümleri, iş yükünü, test koşullarını, sonuçları, kritik kesitleri ve karşılaştırmanın sınırlarını kaydeder.


Risk kaydı
Kıyas kanıtının nereden geldiği ve açık varsayımlar
Kaynak vakaları, değerlendirme varsayımlarını, sağlayıcı veya sistem bağımlılıklarını, eksik kanıtı ve önemli kısıtları listeler.


Rapor
Kesit kesit sonuç özeti ve çıkan istisnalar
Kaliteyi, güvenliği, latency'yi, maliyeti ve hata vakalarını kabul edilen ve çözülmemiş istisnalarla birlikte ayrı gösterir.


Karar kaydı
Seçilen adayın ve kabul edilen ödünlerin devir notu
Seçilen adayı veya sonraki testi, kabul edilen ödünleşimleri, koşulları, sorumluları ve inceleme tetikleyicisini belirtir.
Kapsam ve dürüst sınırlar
Bu çalışmanın size uyduğu durumlar
Genel sıralamalar ve sağlayıcı demoları bağlam sunuyor, ama iş yükünüz, kullanıcılarınız, dil dağılımınız ve işletme kısıtlarınız için model seçemiyor.
Şu durumlarda iyi bir seçim
- Aday modeller genel kıyas puanlarında benzer görünse de sizin görevlerinizde ve kritik kesitlerde birbirinden farklı davranıyor.
- Kalite sorunun yalnızca yarısı, çünkü iyi cevap veren bir model latency bütçenizi aşabiliyor ya da çağrı başına iş yükünün kaldıramayacağı kadar pahalıya gelebiliyor.
- Ürün sorumlunuz mutlak bir kazanan beklemek yerine ödünleşimi kabul etmeye hazır olduğu için karşılaştırmanın her seçeneğin neyi feda ettiğini göstermesi gerekiyor.
- Birkaç aday masada duruyor, ama hiçbiri aynı görevler, kesitler, rubrikler, güvenlik kısıtları, latency tavanı ve maliyet tabanı üzerinde çalıştırılmıyor.
- Her ekip kendi favori modeli için kendi kanıtını getiriyor, ama o sayıların arkasındaki iş yükü ve koşu ayarları ne yazılıyor ne de eşitleniyor.
- Öneri daha sonra savunulacağı için yanında kabul testleri, kayda geçmiş istisnalar ve adı belli bir sorumlu taşıması gerekiyor.
- Karşılaştırmanın tekrarlanabilir olması gerekiyor, çünkü sağlayıcı sürümleri değişiyor ve geçen çeyreğin sayıları artık bir şey kanıtlamıyor.
Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru
- Kıyasın bir denetim çıktısı ya da düzenleyici dosyası yerine geçmesi gerekiyor. Rapor, kaydedilen koşullarda model davranışını gösteriyor, bir uygunluk belgesi sayılmıyor.
- Hangi modelin en iyisi olduğunun kestirmeden söylenmesini istiyorsunuz. Buradaki cevap tek bir iş yükü, tek bir dil dağılımı ve kaydettiğimiz sürümler için geçerli oluyor.
- Sıradaki iş production'a geçiş ya da ticari müzakere. Kıyas öneride bitiyor, üretim işi ayrıca kapsanmadıkça devam etmiyor.
Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin
Test ettiğimiz sistemleri kendimiz de işletiyoruz
Bir sistemi hiç ayakta tutmak zorunda kalmadıysanız onu iyi test etmek de zor. Biz production'da AI işletiyoruz, bu yüzden değerlendirme, güvenlik testi ve LLMOps çalışmalarımız gerçekte nelerin kırıldığını bilerek başlıyor. Ekibimiz kıdemli mühendislerden oluşuyor ve Zeo 2011'den beri müşteri projelerinde çalışıyor.
Kullandığımız araçlar
Bu işin arkasındaki araçlar
Google GeminiGemini'ı diğer adaylarla aynı benchmark koşullarında test ediyoruz
OpenRouterTüm aday modellere provider'lardan tek entegrasyon üzerinden erişiyoruz
GroqOpen-weight aday modelleri gerçek düşük latency koşullarında karşılaştırıyoruz
BraintrustHer adayı aynı görev, veri kesiti ve ölçütlerle test ediyoruz
HeliconeAdayların gerçek maliyet ve latency değerlerini aynı koşullarda ölçüyoruz
Patronus AIGüvenlik koşullarını kalite ölçümünden ayrı bir eksende puanlıyoruz
Sonraki adım
Ürününüzün kabul edebileceği ödünleşimi seçin


Karar vermeden önce


























