dev.to 上的一篇最新文章认为，在生产环境中审核百分之一的大型语言模型（LLM）输出的常见做法存在缺陷。作者解释说，用于统计估计的样本量取决于所需的精度，而不是流量大小，这会导致在高流量时支出过高，而在低流量时数据不足。文章区分了测量（估计总体不可接受率）和缺陷查找（识别需要修复的问题），并主张为两者设置单独的审核流程和预算。文章提出，与按百分比抽样相比，每个周期固定样本量是准确测量的正确方法，并引用统计公式来确定所需置信区间下的适当样本量。 AI
影响 为优化大型语言模型输出的人工审核流程提供了指导，有可能提高质量控制的效率和准确性。
排序理由 文章讨论了大型语言模型输出审核的最佳实践，而非新发布或重大的行业事件。
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