newsmode
search
Меню
arrow_back Назад

Q: How do I justify evaluation time and budget to management? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

auto_awesomeКраткое саммари

Статья из FAQ по оценке LLM-приложений от Hamel Husain объясняет, как обосновать перед руководством время и бюджет на evaluation. Рекомендуется вести журнал всех обнаруженных ошибок, документировать инсайты из анализа ошибок и регулярно представлять руководству конкретные данные — например, сколько проблем удалось поймать до того, как их увидели пользователи. Ключевой аргумент: evaluation — это не опциональное тестирование, а неотъемлемая часть разработки LLM-приложений, аналогичная юнит-тестам в обычном ПО.

Keep a log of every error you catch. Document learnings found during error analysis, the fix implemented, and the potential impact avoided. Present this log weekly or monthly to management: “Here are 47 issues we caught before users saw them, plus insights about users, the system, and the product.” Start small and prove value incrementally by sharing specific data and learnings.

Ведите журнал каждой обнаруженной ошибки. Документируйте находки, полученные в ходе анализа ошибок, применённые исправления и потенциальный ущерб, которого удалось избежать. Еженедельно или ежемесячно представляйте этот журнал руководству: «Вот 47 проблем, которые мы поймали до того, как их увидели пользователи, плюс инсайты о пользователях, системе и продукте». Начинайте с малого и доказывайте ценность постепенно, делясь конкретными данными и выводами.

Frame evaluation as core development, not optional testing. You wouldn’t ship software without unit tests. Evaluation serves the same function for LLM applications.

Преподносите evaluation как неотъемлемую часть разработки, а не как опциональное тестирование. Вы же не выпускаете ПО без юнит-тестов. Evaluation выполняет ту же функцию для LLM-приложений.


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 оценке ИИ, сборника распространённых вопросов (и ответов) об evaluation LLM. Все вопросы FAQ или вернуться на главную.