테스트

질문	응답의 예
테스트 요구 사항은 무엇입니까(예: 단위 테스트, 통합 테스트, end-to-end 테스트)?	개별 구성 요소에 대한 단위 테스트, 외부 시스템과의 통합 테스트, 중요한 시나리오에 대한 end-to-end 테스트 등.
생성형 AI 훈련을 위해 다양한 소스에서 데이터 품질과 일관성을 보장하려면 어떻게 해야 하나요?	자동화된 데이터 프로파일링 도구, 정기적인 데이터 감사 및 중앙 집중식 데이터 카탈로그를 통해 데이터 품질을 유지합니다. 소스 간 일관성을 보장하고 데이터 계보를 유지하기 위해 데이터 거버넌스 정책을 구현했습니다.
생성형 AI 모델은 어떻게 평가되고 검증되나요?	홀드아웃 데이터 세트, 인적 평가, A/B 테스트 등을 사용합니다.
생성형 AI 모델의 성능과 정확도를 평가하는 기준은 무엇입니까?	정밀도, 재현율, F1 점수, 복잡성, 인적 평가 등.
엣지 케이스와 모서리 케이스는 어떻게 식별되고 처리되나요?	포괄적인 테스트 제품군, 인적 평가, 적대적 테스트 등을 사용합니다.
생성형 AI 모델의 잠재적 편향은 어떻게 테스트하나요?	인구통계학적 평등 분석, 기회 균등 테스트, 적대적 편향 제거 기법, 반사실적 테스트 등을 사용합니다.
모델 출력의 공정성을 측정하는 데 사용되는 지표는 무엇입니까?	서로 다른 영향 비율, 균등화된 확률, 인구통계학적 평등, 개별 공정성 지표 등입니다.
편향 감지를 위해 테스트 데이터 세트에서 다양한 표현을 보장하려면 어떻게 해야 합니까?	인구 집단 전반에서 계층화된 샘플링을 사용하고, 다양성 전문가와 협업하고, 합성 데이터를 사용하여 격차를 줄이는 등의 작업을 수행합니다.
배포 후 모델 공정성을 지속적으로 모니터링하기 위해 구현할 프로세스는 무엇입니까?	정기적인 공정성 감사, 자동화된 편향 감지 시스템, 사용자 피드백 분석, 업데이트된 데이터 세트를 사용한 주기적 재훈련 등.
생성형 AI 모델의 교차 편향을 어떻게 해결하시겠습니까?	교차 공정성 분석, 하위 그룹 테스트, 교차성에 대한 도메인 전문가와의 협업 등을 사용합니다.
다양한 언어와 문화적 맥락에서 모델의 성능을 테스트하려면 어떻게 해야 하나요?	다국어 테스트 세트, 문화 전문가와의 협업, 현지화된 공정성 지표, 다문화 비교 연구 등을 사용합니다.