Профессиональная конференция разработчиков высоконагруженных систем

Подходы к тестированию LLM-приложений

Нейронные сети, искусственный интеллект

Бэкенд / другое
Профилирование
Функциональное тестирование
Профилирование и отладка кода
Приёмочные и функциональные тесты
QA / другое
ML

Доклад отклонён

Целевая аудитория

Разработчики и QA, планирующие использование больших языковых моделей в своих проектах

Тезисы

Приложения, использующие большие языковые модели (LLM), становятся все более популярными в различных отраслях. Однако, тестирование таких приложений представляет собой сложную задачу.

LLM-приложения имеют свои особенности, которые необходимо учитывать при тестировании.

В докладе представлены современные методики и стратегии, которые были разработаны на основе последних достижений в данной области и личного опыта.

Тестирование функциональности и соответствия спецификациям.
Тестирование производительности и масштабируемости (время отклика, обработка запросов, использование ресурсов).
Тестирование безопасности и сохранения приватности данных.
Тестирование устойчивости модели к ошибкам ввода и непредвиденным условиям.
Определение и применение метрик качества для LLM-приложений

Сооснователь и CTO нескольких B2B SaaS в AdTech- (k50.ru) и CommerceTech- (searchbooster.io) областях.
Последние 2 года интересуется практической стороной применения больших языковых моделей в проекте wikilect.com.

searchbooster.io

В компании SearchBooster.io создают интеллектуальные решения для поиска и рекомендаций в интернет-магазинах, помогая бизнесу улучшать пользовательский опыт и увеличивать продажи.

Видео

Другие доклады секции

Нейронные сети, искусственный интеллект