ainews
Оценка AI без чёткой рубрики — это просто интуиция с дополнительными шагами
Автор объясняет, почемуeval-процессы для LLM проваливаются без конкретных критериев успеха. Большинство команд застревают на этапе «оно должно работать хорошо», не определив измеримые метрики и чёткую рубрику оценки до начала тестирования.
Обязательно для тех, кто строит eval-пайплайны для LLM. Автор даёт практический чеклист: как определить критерии, выбрать метрики, написать рубрику и избежать ловушки «произвольных шкал», где никто не может объяснить разницу между оценками.
Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.
О чём статья
- Eval — это циклический процесс: промпт → запуск на золотом датасете → оценка по критериям → корректировка промпта, а не модели
- Критерий успеха должен быть конкретным и измеримым (например, «точная классификация тональности», а не «хорошая производительность»)
- Количественные метрики (precision, recall, F1, ROUGE-L, cosine similarity) и качественные шкалы работают, только если применяются одинаково каждый раз
- Тестовые кейсы нужно писать для граничных случаев (редкие входы, враждебные формулировки), а не для «удобной середины»
Никита Громов
Medium #llm
Читать оригинал
Комментарии