Teste

Pergunta	Exemplo de resposta
Quais são os requisitos de teste (por exemplo, testes unitários, testes de integração, end-to-end testes)?	Teste unitário para componentes individuais, testes de integração com sistemas externos, end-to-end testes para cenários críticos e assim por diante.
Como você garante a qualidade e a consistência dos dados em diferentes fontes para o treinamento generativo de IA?	Mantemos a qualidade dos dados por meio de ferramentas automatizadas de criação de perfil de dados, auditorias regulares de dados e um catálogo de dados centralizado. Implementamos políticas de governança de dados para garantir a consistência entre as fontes e manter a linhagem de dados.
Como o modelo generativo de IA será avaliado e validado?	Usando um conjunto de dados resistente, avaliação humana, testes A/B e assim por diante.
Quais são os critérios para avaliar o desempenho e a precisão do modelo generativo de IA?	Precisão, recordação, pontuação F1, perplexidade, avaliação humana e assim por diante.
Como os casos extremos e os casos secundários serão identificados e tratados?	Usando um conjunto de testes abrangente, avaliação humana, testes adversários e assim por diante.
Como você testará possíveis preconceitos no modelo generativo de IA?	Usando análise de paridade demográfica, testes de igualdade de oportunidades, técnicas de redução de preconceitos adversários, testes contrafactuais e assim por diante.
Quais métricas serão usadas para medir a imparcialidade nos resultados do modelo?	Taxa de impacto diferente, probabilidades equalizadas, paridade demográfica, métricas de justiça individual e assim por diante.
Como você garantirá uma representação diversificada em seus conjuntos de dados de teste para detecção de viés?	Usando amostragem estratificada em grupos demográficos, colaboração com especialistas em diversidade, uso de dados sintéticos para preencher lacunas e assim por diante.
Qual processo será implementado para o monitoramento contínuo da imparcialidade do modelo após a implantação?	Auditorias regulares de imparcialidade, sistemas automatizados de detecção de viés, análise de feedback do usuário, reciclagem periódica com conjuntos de dados atualizados e assim por diante.
Como você abordará os preconceitos interseccionais no modelo generativo de IA?	Usando análise de imparcialidade interseccional, testes de subgrupos, colaboração com especialistas em interseccionalidade e assim por diante.
Como você testará o desempenho do modelo em diferentes idiomas e contextos culturais?	Usando conjuntos de testes multilíngues, colaboração com especialistas culturais, métricas de imparcialidade localizadas, estudos de comparação intercultural e assim por diante.