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Cet article de Coderabbit est très pertinent et applicable à l'évaluation de modèles dans mon cas d'utilisation personnel. Cet article traite principalement de : Déployer un nouveau modèle complexe sur CodeRabbit ne se résume pas à « changer l’identifiant du modèle ». Il s’agit d’un projet d’ingénierie complet qui nécessite de passer par cinq étapes : la phase de découverte, l’évaluation, l’adaptation, le lancement et le suivi à long terme, ainsi que la prise en compte des raisons pour lesquelles les utilisateurs ne devraient pas choisir eux-mêmes le modèle. I. Phase de curiosité : Tout d'abord, comprendre l'« ADN » du modèle L'équipe ne se demande pas d'emblée : « Ce modèle est-il plus performant ? » mais plutôt : « Quelle est sa place optimale au sein du système ? » Elle analyse le positionnement du modèle : est-il davantage orienté vers l'inférence, vers le code, ou une combinaison des deux ? Est-il adapté à l'analyse comparative, à l'interprétation de résumés ou à d'autres sous-tâches ? Ensuite, en fonction de paramètres tels que la température, la méthode d'encapsulation du contexte et le langage d'instruction, elle conçoit des dizaines de configurations expérimentales et collecte des données via un cadre d'évaluation interne. II. Phase d'évaluation : Utilisation des données, et non des impressions subjectives CodeRabbit utilise un ensemble d'évaluation interne qui quantifie des métriques telles que la couverture, la précision, le rapport signal/bruit et la latence. Il utilise également un modèle local (LLM) comme « juge » pour évaluer le ton, la clarté et l'utilité des commentaires. Étant donné que les performances d'un même ensemble de requêtes varient considérablement d'un modèle à l'autre, chaque modèle possède sa propre « physique des requêtes ». Il est donc essentiel de comprendre chaque modèle individuellement plutôt que de simplement copier l'ensemble de GPT-5. III. Phase d'adaptation : Apprivoiser les différences plutôt que de les forcer Après avoir compris les forces et les faiblesses du modèle, procédez à une optimisation ciblée : Parfois, il suffit de corriger le format et de contrôler la longueur ; Il s'agit parfois d'adapter le style de communication interne afin que le résultat soit plus conforme à la concision et au pragmatisme habituels de CodeRabbit. L'équipe utilise également LLM pour auto-évaluer le résultat, ajuster le plan d'exécution et maintenir une communication étroite avec le fournisseur du modèle afin de signaler les comportements anormaux et les problèmes de limites, en modifiant la stratégie côté modèle ou d'exécution si nécessaire. IV. Phase de lancement : Du laboratoire au trafic réel Une fois les performances hors ligne stabilisées, un processus de déploiement progressif en plusieurs étapes sera mis en œuvre : Premièrement, utilisez-le au sein de l'équipe interne pour recueillir des commentaires subjectifs ; Il sera ensuite mis à la disposition d'un petit groupe d'utilisateurs pionniers ; Ensuite, grâce à un filtrage aléatoire du trafic, la couverture est progressivement étendue afin de prendre en compte différents types d'organisations, la taille des dépôts et la complexité des demandes de tirage. Durant ce processus, la qualité et le taux d'acceptation des commentaires, la latence et le taux d'erreur, l'opinion et les retours des développeurs, ainsi que l'évolution de la pertinence des suggestions sont étroitement surveillés. En cas de détection d'une annulation ou d'un écart de style, une annulation immédiate ou une réduction du trafic est mise en œuvre pour approfondir l'enquête. V. Phase de stabilisation : Surveillance continue plutôt que négligence. Même après avoir atteint un état de fonctionnement normal, le modèle nécessite une évaluation quotidienne et une surveillance des alertes afin d’éviter une dégradation progressive de sa qualité lors des mises à jour ou des variations de trafic. L’équipe examinera des échantillons aléatoires du référentiel public à l’aide de son propre produit et répondra rapidement aux commentaires des utilisateurs concernant un langage trop verbeux, un ton étrange ou un manque de clarté. VI. Pourquoi procéder ainsi, et pourquoi ne devriez-vous pas le faire vous-même ? Théoriquement, n’importe quelle équipe d’ingénieurs peut mettre en place un processus similaire, mais en réalité, le coût est extrêmement élevé : il faut créer un cadre d’évaluation, collecter divers ensembles de données PR, concevoir des juges LLM, formuler des directives de style, ajuster continuellement le modèle, effectuer des déploiements progressifs et une surveillance des régressions, et il faut tout recommencer à chaque fois qu’un nouveau modèle est publié. La valeur de CodeRabbit réside dans sa capacité à transformer l'ensemble de ce projet complexe en une infrastructure « invisible » pour les utilisateurs : ces derniers n'ont pas besoin de sélectionner de modèles, le système sélectionne, optimise et vérifie automatiquement le modèle le plus adapté aux différentes sous-tâches, ce qui leur permet de bénéficier d'une expérience de revue de code stable et professionnelle, sans être contraints de devenir un « ingénieur de maintenance des modèles ». En conclusion, chez CodeRabbit, l'introduction d'un nouveau modèle est un projet d'ingénierie système long, rigoureux et nécessitant un investissement continu. C'est précisément ce travail invisible qui garantit qu'à chaque ouverture de Diff, un ensemble complet de mécanismes rigoureux d'évaluation et d'optimisation des modèles vous assiste discrètement.