Q: What are LLM Evals? – Hamel’s Blog - Hamel Husain
Это вводный материал из FAQ Хамеля Хусейна об оценке LLM (LLM evals), посвящённый именно продуктовым оценкам, а не бенчмаркам базовых моделей. Автор отсылает к трём своим статьям: «Your AI Product Needs Eval» — о трёх уровнях оценки (юнит-тесты, оценка человеком и моделью, A/B-тестирование) на примере риелторского AI-ассистента Lucy; «Creating a LLM-as-a-Judge That Drives Business Results» — пошаговый процесс построения LLM-судьи через привлечение профильного эксперта и анализ ошибок; и «A Field Guide to Rapidly Improving AI Products». Ключевые идеи: анализ ошибок выявляет улучшения с наибольшим ROI, простой просмотрщик данных — важнейшая инвестиция, а дорожная карта AI-продукта должна измеряться экспериментами, а не функциями.
If you are completely new to product-specific LLM evals (not foundation model benchmarks), see these posts: part 1, part 2 and part 3. Otherwise, keep reading.
Contents:
- Level 1: Unit Tests
- Level 2: Human & Model Eval
- Level 3: A/B Testing
- Evaluating RAG
- Fine-Tuning
- Data Synthesis & Curation
- Debugging
Contents:
Contents:
This article is part of our AI Evals FAQ, a collection of common questions (and answers) about LLM evaluation. View all FAQs or return to the homepage.