Tahmini Bırakın, Ölçmeye Başlayın: Büyük Dil Modeli Geliştirmede Stax ile Yeni Dönem

Eğer Büyük Dil Modelleri (LLM) tarafından desteklenen uygulamalar geliştiriyorsanız, süreci muhtemelen biliyorsunuzdur: bir istemi ayarlarsınız, birkaç test çalıştırırsınız ve sonuçlar “daha iyi hissettirdiğinde” devam edersiniz. Bu süreç, genellikle vibe testing olarak adlandırılır ve mühendislikten çok sezgiye dayanıyormuş gibi hissettirebilir. Bu da gerçekten ilerleme kaydedip kaydetmediğinizi anlamayı zorlaştırır.

Zorluk, LLM’lerin doğasından kaynaklanır. Bu modeller deterministik değildir, yani aynı girdi her zaman aynı çıktıyı üretmez. Bu da geleneksel birim testlerini güvenilmez hale getirir. Ve eğer bir değerlendirme hattı kurmaya çalıştıysanız, veri kümelerini düzenlemek, API çağrılarını yönetmek ve çıktıları ayrıştırmak gibi işlemlerin ne kadar karmaşık ve zaman alıcı olduğunu bilirsiniz. İşte burada Google’ın yeni aracı Stax yardımınıza yetişiyor.

Yapay Zeka Değerlendirmesi için Eksiksiz Araç Seti: Stax

Stax, LLM’leri değerlendirmeyi basitleştirmek ve standart hale getirmek için tasarlanmış bir geliştirici aracıdır. Google DeepMind’in değerlendirme uzmanlığı ve Google Labs’in yenilikçi yaklaşımıyla inşa edilmiştir. Stax, yapay zeka değerlendirmesindeki tahmin sürecini ortadan kaldırmak için özel olarak geliştirilmiştir.
👉 Stax’i hemen deneyin.

💡 Not: Stax şu anda yalnızca ABD’de kullanıma açıktır.

Misyonu basit ama güçlüdür: Geliştiricilere yapay zekalarında neyin işe yaradığını anlamaları için veri, yapı ve içgörüler sağlamak. Böylece LLM destekli uygulamaları daha hızlı, daha güvenli ve daha akıllı bir şekilde sunabilirler. Bunu, ilk istem deneyinden canlı sürüme uzanan uçtan uca değerlendirme çarkı olarak düşünebilirsiniz.

Stax ile Genel Kıyaslamaların Ötesine Geçin

Geleneksel kıyaslamalar bir modelin genel olarak nasıl performans gösterdiğini söyler. Ama sizin uygulamanız “genel” bir örnek değildir. Size özel verilere, kullanım senaryolarına ve iş mantığına dayanır. Bu yüzden genel metrikler yetersiz kalır.

Stax, gerçek dünyadaki verilerinizle yapay zeka yığınınızı karşılaştırarak, başarınızı kendi tarzınızda tanımlamanıza ve ölçmenize olanak tanır.

Her Stax Projesi şunları içerir:

• Proje Kıyaslaması: Ne test edildiğini ve başarının nasıl ölçüldüğünü tanımlar.
• Veri Kümesi: Testlerde kullanılan kullanıcı istemleri.
• Oluşturulan Çıktılar: Test edilen model(ler)in yanıtları.
• Değerlendirmeler: İnsan veya yapay zeka tabanlı puanlama.
• Proje Metrikleri: Performans puanları ve gecikme gibi toplanmış sonuçlar.

İki proje türü arasında seçim yapabilirsiniz:

1. Tek Modelli Projeler: Bir modeli veya istem yinelemesini kıyaslamak için.
2. Yan Yana Projeler: İki modeli veya istemi karşılaştırmalı test etmek için.

Veri Kümeleri: Titiz Testlerin Temeli

Stax’te güvenilir değerlendirmenin merkezi, veri kümeleridir (Datasets). Veri Kümeleri Sayfası, tutarlı ölçüm için yeniden kullanılabilir test setlerini yöneten merkezi kitaplığınız olarak çalışır.

Güçlü bir veri kümesi şunları yapmalıdır:

• Ölçmek istediğiniz davranışı hedeflemelidir (ör. güvenilmez soruları reddetme).
• Yaygın, uç ve zorlu örnekleri kapsayan çeşitli durumlar içermelidir.
• Gerçek dünya kullanımını yansıtmalıdır (tercihen anonimleştirilmiş canlı verileri).
• Nicelikten çok niteliğe odaklanmalıdır; yüzlerce anlamlı veri noktası, binlerce rastgele veri noktasından daha değerlidir.

Veri kümelerini CSV (Basit veya Sohbet Formatı) olarak yükleyebilir, önceki projelerden verileri yeniden kullanabilir veya oyun alanında manuel olarak istemler oluşturabilirsiniz. Metadata eşleme, {{metadata.key}} gibi dinamik değişkenleri etkinleştirerek bağlama duyarlı test senaryoları oluşturmanıza olanak tanır.

Değerlendiriciler: Ölçeklenebilir Otomatik ve Özel Puanlama

Veri kümeleriniz hazır olduğunda, Değerlendiriciler (Evaluators) puanlama yapar. Stax üç ana değerlendirme modunu destekler:

1. Manuel İnsan Değerlendirmeleri: Doğruluk için en güvenilir yöntemdir, ancak daha yavaş ve maliyetlidir.

2. Sezgisel (Heuristic) veya Kod Tabanlı Değerlendirmeler: Net ve nesnel koşullar için kural tabanlı kontrollerdir.

3. Yargıç Olarak Büyük Dil Modeli (LLM-as-Judge) (Otomatik Değerlendiriciler): Çıktıları bir ölçüt kullanarak puanlamak için bir yapay zeka modeli kullanır. Ölçeklenebilir, hızlı ve giderek daha güvenilirdir.

Stax’in gerçek gücü Özel Değerlendiriciler (Custom Evaluators) ile ortaya çıkar. Akıcılık, güvenlik ve yönerge takibi için hazır değerlendiriciler içermesinin yanı sıra, marka tonu, uyumluluk veya işe özel mantık kurallarına göre kendi değerlendiricilerinizi de tasarlayabilirsiniz.

Özel bir değerlendirici oluşturmak için şunları tanımlarsınız:

• Temel LLM (seçtiğiniz “yargıç” modeli).
• Değerlendirici İstemi (ölçüt ve çıktı formatını içeren).
• Değişkenler ({{input}}, {{output}} ve metadata gibi).
• Puan Eşleme (ölçüt notlarının 0.0–1.0 aralığına nasıl çevrildiği).

Doğruluk için, özel değerlendiricilerinizi güvenilir insan değerlendirmelerinden oluşan bir örneklemle eşleştirerek kalibre edin. Ayarlandıktan sonra, bu değerlendiriciler ölçeklenebilir, otomatik bir kalite güvence sistemi haline gelir.

🌟 Özel yapay zeka değerlendiricisi hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki videoyu izleyin:

Başlangıç: Teknik Kurulum ve Model Yönetimi

Başlamak için yalnızca API anahtarlarınızı bağlamanız yeterlidir. Stax; Google Gemini, OpenAI, Anthropic Claude, Mistral, Grok, DeepSeek veya özel uç noktalar dahil olmak üzere büyük model sağlayıcılarıyla sorunsuz entegre olur.

Model Yöneticisini kullanarak temperature, maximum token ve seed gibi model parametrelerini yapılandırabilir veya kendi ince ayar yapılmış modellerinizi ve ajanlarınızı yönetebilirsiniz.

Etiketleme özelliği, veri kümelerini ve test senaryolarını düzenlemenize ve takip etmenize yardımcı olur, bu da deneyleri ölçekli şekilde yönetmeyi kolaylaştırır.

Sezgiden Doğrulamaya

Tahmin dönemi sona erdi. Stax ile sezgisel testten ölçülebilir, tekrarlanabilir, veri odaklı değerlendirmeye geçebilirsiniz. İster bir müşteri destek asistanını geliştiriyor olun, ister bir öneri sistemini iyileştiriyor veya bir güvenlik katmanını doğruluyor olun, Stax size ilerlemenizi kanıtlayan verileri sunar.

Stax, yalnızca bir araç değil, yapay zekada ilerlemeyi ölçme biçimimizi yeniden tanımlayan bir standarttır.

🎥 Okumak yerine izlemeyi tercih ediyorsanız, NotebookLM’de bu yazının içeriğinden hazırladığımız slayt ve görsellerle oluşturulmuş videoyu buradan izleyebilirsiniz.

Tahminden Gerçeğe

LLM yenilikleri hızla ilerliyor, ancak doğru değerlendirme araçları olmadan bu ilerleme genellikle deneme-yanılma gibi hissettiriyor. Stax bunu değiştiriyor. Sezgiyi kanıta dönüştürüyor; fikirleri doğrulamanıza, iyileştirmeleri ölçmenize ve yapay zeka özelliklerini güvenle dağıtmanıza olanak tanıyor. İster istemleri ayarlıyor, ister modelleri karşılaştırıyor, ister yapay zeka yığınınızı ölçekli olarak doğruluyor olun, Stax size netlikle ilerlemeniz için gereken yapı ve veriyi sunar. Tahmin etmeyi bırakın. Ölçmeye başlayın.

Bizimle iletişime geçin ve Google yapay zeka ekosistemi hakkında daha fazla bilgi edinin. Stax gibi en yeni araç ve deneylerle daha akıllı, güvenilir yapay zeka çözümleri oluşturma yolculuğunuzu nasıl hızlandırabileceğinizi keşfedin.