Проверяем ответы языковой модели по рубрикам качества, сравниваем версии side-by-side, проводим факт-чек и red teaming на поиск уязвимостей. Отчёт с метриками помогает объективно решить, готова ли модель к продакшену. Экспертные асессоры, NDA, данные — в РФ.
Мы сочетаем несколько методик под задачу заказчика: оценку по рубрикам полезности, точности и безопасности, side-by-side сравнение ответов двух моделей или версий промпта, факт-чек утверждений против источников и автоматическую оценку LLM-as-judge с выборочной проверкой экспертом. Комбинация методик даёт объективную картину качества без единственной точки отказа.
Ответ оценивается по шкале полезности, точности, безопасности и стиля с чёткими критериями.
Эксперт сравнивает ответы двух моделей или версий промпта и выбирает лучший.
Утверждения модели сверяются с первоисточниками — находим фактические ошибки и выдумки.
Автоматическая модель-судья даёт первичную оценку, эксперт проверяет выборку и спорные случаи.
Проверка ответов на токсичность, предвзятость и разглашение чувствительных данных.
Сравниваем метрики новой версии модели с предыдущей на фиксированном наборе вопросов.
Red teaming — это целенаправленный поиск уязвимостей модели: джейлбрейков, вредных инструкций, утечки данных и предвзятых ответов. Команда экспертов формирует набор adversarial-сценариев под ваш домен, тестирует модель по каждому и классифицирует найденные уязвимости по критичности, а затем передаёт отчёт с примерами и рекомендациями по доработке.
Результаты оценки и red teaming отдаём в структурированном отчёте с метриками, таблицей side-by-side сравнений и размеченным датасетом ответов — JSON, CSV или дашборд под вашу BI-систему. Работаем с промышленными рубриками оценки, собственной платформой асессоров и открытыми инструментами LLM-as-judge, а формат отчёта адаптируем под ваш пайплайн проверки качества.
В отчёт включаем численные метрики, а не только текстовые выводы: win-rate в side-by-side сравнениях, долю фактических ошибок, оценку безопасности по категориям риска и согласованность экспертов между собой (IAA). Так заказчик видит не общее впечатление, а измеримую динамику качества модели между версиями.
Доля вопросов, где новая версия модели превзошла базовую в side-by-side.
Процент ответов с недостоверными утверждениями по результатам факт-чека.
Доля ответов с нарушением политики безопасности по категориям риска.
Насколько независимые оценщики сходятся в оценке одного ответа.
Целевые сроки оценки и отчётности фиксируются договором.
Промпты и ответы модели хранятся на инфраструктуре в РФ, 152-ФЗ.
Стоимость оценки считаем по часам экспертной работы — от 320 ₽ за час — она зависит от методики (рубрики, side-by-side, red teaming), числа тестируемых вопросов и требуемой квалификации асессоров. Калькулятор ниже даёт ориентир, точную смету зафиксируем после бесплатного пилота на части вашего датасета вопросов.
Провели red teaming на 300 adversarial-сценариях и оценили 5 000 ответов по рубрике безопасности и полезности за 2 недели. Нашли 42 критичные уязвимости, доля фактических ошибок снизилась с 9% до 2% после доработки промптов.
Red teaming — целенаправленный поиск уязвимостей модели: провокационных запросов, джейлбрейков, утечки данных и предвзятых ответов. Команда экспертов имитирует злоумышленника, тестирует модель adversarial-сценариями и передаёт отчёт с примерами и приоритетами устранения найденных уязвимостей.
LLM-as-judge — это автоматическая модель, которая быстро оценивает большой объём ответов по заданной рубрике. Человек точнее в спорных, чувствительных и узкоспециализированных случаях. Мы комбинируем оба подхода: автоматика на массовом потоке, эксперт — на выборке и спорных ответах.
Win-rate в side-by-side сравнениях, долю фактических ошибок по факт-чеку, оценку безопасности по категориям риска и согласованность экспертов (IAA). Метрики фиксируем в отчёте по каждой версии модели, чтобы видеть измеримую динамику качества.
Стоимость считаем по часам экспертной работы — от 320 ₽ за час, — она зависит от методики и числа тестируемых вопросов. Точную смету даём после бесплатного пилота на части вашего датасета.
Да. Для оценки ответов в медицине, праве или финансах привлекаем экспертов с профильным образованием — иначе оценка фактической точности и полезности будет поверхностной. Состав команды и рубрики оценки под ваш домен согласуем на старте проекта.
Пришлите набор вопросов или ответов модели — вернёмся с методикой оценки, составом команды и сроком в течение 1 рабочего дня.
Оставить заявку на пилот