Q: How much of my development budget should I allocate to evals? – Hamel’s Blog - Hamel Husain
Хамель Хусейн объясняет, что оценка (evals) — это не отдельная статья бюджета, а часть процесса разработки, подобно отладке в программировании. По его опыту, на error analysis и оценку уходит 60–80% времени разработки, причём большая часть усилий направлена на понимание сбоев (изучение данных), а не на построение автоматических проверок. Решение о создании автоматических оценщиков сводится к анализу затрат и выгод: простые проверки через assertion или regex почти всегда оправданы, а вот настройка LLM-as-judge требует взвешивания. Автор предостерегает от погони за высоким процентом прохождения evals: 100% означает, что система недостаточно нагружена, тогда как 70% может указывать на более содержательную оценку, реально проверяющую приложение на прочность.
It’s important to recognize that evaluation is part of the development process rather than a distinct line item, similar to how debugging is part of software development.
Важно понимать, что оценка — это часть процесса разработки, а не отдельная статья расходов, подобно тому как отладка является частью разработки ПО.
You should always be doing error analysis. When you discover issues through error analysis, many will be straightforward bugs you’ll fix immediately. These fixes don’t require separate evaluation infrastructure as they’re just part of development.
Вы всегда должны проводить error analysis. Когда вы обнаруживаете проблемы в ходе error analysis, многие из них окажутся обычными багами, которые вы сразу же исправите. Эти исправления не требуют отдельной инфраструктуры оценки, поскольку они — просто часть разработки.
The decision to build automated evaluators comes down to cost-benefit analysis. If you can catch an error with a simple assertion or regex check, the cost is minimal and probably worth it. But if you need to align an LLM-as-judge evaluator, consider whether the failure mode warrants that investment.
Решение о создании автоматических оценщиков сводится к анализу затрат и выгод. Если ошибку можно поймать простым assertion или regex-проверкой, затраты минимальны и это, вероятно, того стоит. Но если вам нужно настроить оценщик типа LLM-as-judge, подумайте, оправдывает ли этот режим сбоя такие вложения.
In the projects we’ve worked on, we’ve spent 60-80% of our development time on error analysis and evaluation. Expect most of your effort to go toward understanding failures (i.e. looking at data) rather than building automated checks.
В проектах, над которыми мы работали, мы тратили 60–80% времени разработки на error analysis и оценку. Ожидайте, что большая часть усилий уйдёт на понимание сбоев (то есть на изучение данных), а не на построение автоматических проверок.
Be wary of optimizing for high eval pass rates. If you’re passing 100% of your evals, you’re likely not challenging your system enough. A 70% pass rate might indicate a more meaningful evaluation that’s actually stress-testing your application. Focus on evals that help you catch real issues, not ones that make your metrics look good.
С осторожностью относитесь к оптимизации под высокий процент прохождения evals. Если вы проходите 100% своих evals, скорее всего, вы недостаточно нагружаете свою систему. Процент прохождения в 70% может указывать на более содержательную оценку, которая действительно проверяет ваше приложение на прочность. Сосредоточьтесь на evals, которые помогают ловить реальные проблемы, а не на тех, что делают ваши метрики красивыми.
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 AI Evals FAQ, сборника частых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Посмотреть все FAQ или вернуться на главную.