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.

특정 작업에 대한 모델 성능을 측정하기 위한 "퀴즈"(평가)를 개발합니다. 이러한 벤치마크를 사용하여 미세 조정을 안내하고, 제품 UX 패턴을 결정하고, 시간 경과에 따른 성능 개선을 추적하세요. 새로운 AI 기능을 출시하거나, 모델 버전을 전환하거나, 높은 정확도를 위해 최적화할 때 이 기능을 사용하세요. 출처: samarv/shanon.