ai-eval-design-and-iteration

In traditional software, inputs and outputs are defined. In AI, inputs and outputs are fuzzy. Evals (evaluations) are the "unit tests" for AI products. They allow you to move from "vibes-based" development to metric-driven iteration. By building a rigorous "quiz" for your model, you can determine exactly how capable your product is and where it requires human-in-the-loop scaffolding.

Identify "Hero Use Cases" Don't start with generic benchmarks (like MMLU). Instead, define the specific "hero" scenarios your product must master.

Design the "Quiz" (The Eval) Create a set of tests to gauge how well the model knows the subject material.

قم بتطوير "اختبارات" (تقييمات) لقياس أداء النموذج في مهام محددة. استخدم هذه المعايير لتوجيه الضبط الدقيق وتحديد أنماط تجربة المستخدم للمنتج وتتبع تحسينات الأداء بمرور الوقت. استخدم هذا عند إطلاق ميزة الذكاء الاصطناعي الجديدة، أو التبديل بين إصدارات النماذج، أو تحسين الدقة العالية المخاطر. المصدر: samarv/shanon.