Q: Should I practice eval-driven development? – Hamel’s Blog - Hamel Husain
Hamel Husain отвечает на вопрос, стоит ли практиковать eval-driven development — подход, при котором оценочные метрики для LLM пишутся до реализации фич. Он считает, что в большинстве случаев это не работает, поскольку у LLM бесконечная поверхность потенциальных ошибок и предугадать сбои невозможно. Вместо этого рекомендуется начинать с анализа ошибок и писать оценки только для реально обнаруженных проблем. Исключение — конкретные ограничения с чётким критерием успеха, например правило «никогда не упоминать конкурентов». Перед созданием любой оценки автор советует проводить анализ затрат и выгод, чтобы убедиться, что найденный сбой действительно стоит вложений.
Generally no. Eval-driven development (writing evaluators before implementing features) sounds appealing but creates more problems than it solves. Unlike traditional software where failure modes are predictable, LLMs have infinite surface area for potential failures. You can’t anticipate what will break.
Как правило, нет. Eval-driven development (написание оценочных метрик до реализации фич) звучит привлекательно, но создаёт больше проблем, чем решает. В отличие от традиционного ПО, где режимы сбоев предсказуемы, у LLM бесконечная поверхность потенциальных ошибок. Вы не можете предугадать, что именно сломается.
A better approach is to start with error analysis. Write evaluators for errors you discover, not errors you imagine. This avoids getting blocked on what to evaluate and prevents wasted effort on metrics that have no impact on actual system quality.
Лучший подход — начать с анализа ошибок. Пишите оценки для тех ошибок, которые вы обнаружили, а не для тех, которые вы себе представляете. Это избавляет от ступора «что именно оценивать» и предотвращает напрасные усилия на метрики, никак не влияющие на реальное качество системы.
Exception: Eval-driven development may work for specific constraints where you know exactly what success looks like. If adding “never mention competitors,” writing that evaluator early may be acceptable.
Исключение: eval-driven development может сработать для конкретных ограничений, где вы точно знаете, как выглядит успех. Если вы добавляете правило «никогда не упоминать конкурентов», написать такую оценку заранее вполне допустимо.
Most importantly, always do a cost-benefit analysis before implementing an eval. Ask whether the failure mode justifies the investment. Error analysis reveals which failures actually matter for your users.
Самое главное — всегда проводите анализ затрат и выгод, прежде чем внедрять оценку. Спросите себя, оправдывает ли данный режим сбоя вложенные усилия. Анализ ошибок покажет, какие сбои действительно важны для ваших пользователей.
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.
Эта статья — часть нашего FAQ по AI-оценкам, сборника распространённых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Смотреть все FAQ или вернуться на главную.