Глосарій · Визначення
Оцінювання LLM (evals)
Evals — автоматичні тести поведінки AI: набір реалістичних входів з очікуваними результатами, що оцінюється при кожній зміні промптів, моделей чи даних.
Автор: Nythrex EngineeringОновлено 1 хв читання
Простими словами
Як unit-тести захищають код від регресій, evals захищають AI-функції. Вони показують, чи новий промпт, версія моделі чи зміна пошуку покращили чи погіршили результат — на всіх важливих кейсах, а не лише тих, які випадково спробували.
Коли це важливо для вас
- Перед вибором моделі
- При кожній зміні промпту чи моделі
- Коли провайдер випускає нову версію
Типові помилки
- Лише синтетичні прості кейси
- LLM-суддя, якого ніхто не калібрував
- Звітувати про якість без вартості й затримки
Читайте також
ГайдОцінювання LLM для не-ML командЯк оцінювати LLM-функцію без команди data science: тестовий набір, метрики, обережне використання LLM-суддя, оцінювання в CI та читання результатів.ГлосарійПромпт-інжинірингПромпт-інжиніринг — проєктування інструкцій, прикладів і контексту для мовної моделі, щоб вона надійно виконувала задачу.ПослугаAI proof of conceptAI proof of concept на ваших даних: тестовий набір, наскрізний зріз і рішення go / no-go з цифрами точності, затримки й вартості.
Потрібен другий погляд на ваш проєкт?
Розкажіть, що ви будуєте і де застрягли. Протягом одного робочого дня відповімо з найпрактичнішим наступним кроком — навіть якщо цей крок не з нами.