A avaliação de LLM (grande modelo de linguagem) é a prática de avaliar sistematicamente as saídas de LLMs, que são criadas com aprendizado profundo (um subconjunto de aprendizado de máquina), em relação a critérios de qualidade definidos, como correção, relevância, coerência e segurança.
Ao avaliar um LLM, geralmente você está respondendo perguntas, como:
Pequenas alterações — um ajuste de prompt, alteração na versão do modelo ou novos dados em um fluxo de trabalho — podem mudar a qualidade da saída. A avaliação ajuda as equipes a perceber essas mudanças e responder antes de aparecerem como problemas voltados para o usuário.
A avaliação de grandes modelos de linguagem normalmente combina métricas automatizadas, testes de parâmetro de comparação e revisão humana para identificar pontos fortes, fracos e regressões. Isso pode acontecer em várias etapas nos ambientes de produção.
Abordagens comuns de avaliação
Essas avaliações podem ocorrer em qualquer ou todas essas etapas:
A avaliação de LLM ajuda as organizações a verificar se as respostas geradas pela IA são precisas, confiáveis e alinhadas com a intenção do usuário, o que é mais importante quando esses sistemas dão suporte ao trabalho real em configurações corporativas.
Na prática, ela ajuda as equipes:
A avaliação de LLM desempenha um papel crítico em várias etapas e casos de uso em ambientes corporativos. As organizações podem manter proativamente padrões de precisão, segurança e alinhamento com requisitos empresariais ao avaliar sistematicamente como os LLMs atuam em diferentes cenários. Isso pode incluir o tratamento de consultas de usuários, a integração de informações recuperadas e o uso de serviços cognitivos, como APIs de linguagem ou de visão.
Validando chatbots
As equipes geralmente testam chatbots criados com modelos de GPT (transformador generativo pré-treinado) para confirmar que suas respostas:
Monitorar sistemas RAG
Para experiências RAG, a avaliação de LLM ajuda a verificar se os sistemas:
Detectar alucinações ou desvios em aplicativos empresariais
Em fluxos de trabalho de negócios, as equipes geralmente pesquisam padrões como:
Comparar modelos e iterar com segurança
Ao escolher entre modelos, ou ao revisar prompts, uma avaliação consistente de LLM oferece às equipes uma forma de comparar resultados e realizar atualizações com mais confiança. As avaliações regulares ajudam a identificar qual modelo fornece as saídas mais confiáveis para tarefas específicas. Esse processo também permite que as equipes identifiquem problemas rapidamente e implementem melhorias sem riscos de consequências indesejadas.
À medida que os LLMs aparecem com mais frequência em fluxos de trabalho comercialmente críticos para os negócios e aplicativos de IA cognitiva, a avaliação está se tornando uma parte fundamental das operações diárias de IA. Em vez de tratar a avaliação como uma etapa única, muitas equipes estão adotando práticas que acompanham como os sistemas de LLM realmente mudam ao longo do tempo, como:
Uma tendência crescente é o uso de LLMs para ajudar a pontuar ou revisar saídas em escala, especialmente para tarefas em que uma classificação "boa" é difícil de capturar com regras simples de aprovação/falha. Essa abordagem pode complementar a revisão humana e outras verificações, especialmente quando as equipes desejam ciclos de feedback mais rápidos.
O teste offline ainda é importante, mas não captura tudo o que acontece depois que um sistema é enviado. É por isso que a avaliação contínua na produção está se tornando mais comum. Na prática, isso significa verificar regularmente as saídas após lançamentos, alterações de dados ou atualizações de fluxo de trabalho, para que problemas de qualidade apareçam antecipadamente.
Obtenha o aplicativo móvel do Azure 
