Test in corso

Domanda	Example response
Quali sono i requisiti di test (ad esempio, test unitari, test di integrazione, test)? end-to-end	Test unitari per singoli componenti, test di integrazione con sistemi esterni, end-to-end test per scenari critici e così via.
Come garantite la qualità e la coerenza dei dati tra diverse fonti per la formazione generativa sull'intelligenza artificiale?	Manteniamo la qualità dei dati attraverso strumenti automatizzati di profilazione dei dati, controlli regolari dei dati e un catalogo di dati centralizzato. Abbiamo implementato politiche di governance dei dati per garantire la coerenza tra le fonti e mantenere la derivazione dei dati.
Come verrà valutato e convalidato il modello di intelligenza artificiale generativa?	Utilizzando un set di dati holdout, valutazione umana, test A/B e così via.
Quali sono i criteri per valutare le prestazioni e l'accuratezza del modello di intelligenza artificiale generativa?	Precisione, richiamo, punteggio F1, perplessità, valutazione umana e così via.
Come verranno identificati e gestiti i casi limite e i casi isolati?	Utilizzando una suite di test completa, valutazione umana, test antagonistici e così via.
Come verificherete i potenziali pregiudizi nel modello di intelligenza artificiale generativa?	Utilizzando l'analisi della parità demografica, i test sulle pari opportunità, le tecniche di neutralizzazione delle controversie, i test controfattuali e così via.
Quali metriche verranno utilizzate per misurare l'equità dei risultati del modello?	Rapporto di impatto disparato, quote equalizzate, parità demografica, metriche di equità individuali e così via.
Come garantirete una rappresentazione diversificata nei set di dati di test per il rilevamento delle distorsioni?	Utilizzando il campionamento stratificato tra gruppi demografici, la collaborazione con esperti di diversità, l'uso di dati sintetici per colmare le lacune e così via.
Quale processo verrà implementato per il monitoraggio continuo dell'equità del modello dopo l'implementazione?	Controlli di equità regolari, sistemi automatici di rilevamento delle distorsioni, analisi del feedback degli utenti, riqualificazione periodica con set di dati aggiornati e così via.
Come affronterete i pregiudizi intersezionali nel modello di intelligenza artificiale generativa?	Utilizzando l'analisi dell'equità intersezionale, i test dei sottogruppi, la collaborazione con esperti di settore sull'intersezionalità e così via.
Come testerai le prestazioni del modello in diverse lingue e contesti culturali?	Utilizzando set di test multilingue, collaborazione con esperti culturali, metriche di equità localizzate, studi comparativi interculturali e così via.