Prediction-Powered Smoothing, как главный метод оценки качества современных нейросетей
С развитием нейросетей неизбежно пришли две вещи: их интеграция во всё, куда можно (например, в телефон, робот-пылесос и холодильник), и связанный с этим вопрос контроля качества.Рано или поздно возникнет логичный вопрос: а как вообще оценивать работу ИИ за пределами очень обобщенного вопроса «вот тут ответ нейронки неверный, а вот там она долго думает над ответом»? Нейросети, как показала практика, например, социальной сети Илона Маска, нельзя пускать к людям без тщательной проверки, иначе всё это превратится для пользователей в балаган из смешных ответов, а для продакшн-команды в катастрофу. И что очевидно, способов это не допустить достаточно, только вот всё с нюансами.И в этом материале предлагаю посмотреть на совершенно новый метод оценки ИИ, который представили эксперты Сё Кавано, Цзэхан Ричард Ли и Пол А. Паркер в научной работе под названием «Prediction-Powered Smoothing and Validation for Disaggregated AI Evaluation».. Разберем, как устроен этот подход под капотом, как он «заимствует силу» у смежных задач и почему именно он становится главным фундаментом для безопасных и экономически оправданных релизов современных нейросетей. Читать далее