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.

特定のタスクにおけるモデルのパフォーマンスを測定するための「クイズ」(eval) を開発します。これらのベンチマークを使用して、微調整をガイドし、製品の UX パターンを決定し、長期的なパフォーマンスの向上を追跡します。これは、新しい AI 機能の起動、モデルのバージョン間の切り替え、または一か八かの精度の最適化を行うときに使用します。 ソース: samarv/shanon。