AI Evaluation
Evaluación de IA
La evaluación de IA es una forma repetible de probar un sistema de IA. Usa tareas claras, datos de prueba, reglas de puntuación y límites de seguridad.
Otro ejemplo
Un equipo prueba modelos candidatos con 300 casos de soporte guardados y respuestas aprobadas por personas. Evalúa calidad, seguridad, demora y cuándo un modelo se niega a responder. Una demostración impresionante por sí sola no es una evaluación.
Partes principales
- 01conjunto de datos versionado
- 02rúbrica de puntuación
- 03umbral de lanzamiento
Úsalo cuando
Use este término cuando se utilizan reglas claras para comparar modelos, indicaciones, cambios de búsqueda o versiones.
No lo uses cuando
No reduzcas una evaluación a un solo puntaje total o a unos pocos avisos sin versión guardada.
Nombre usado en código
dataset × rubric × evaluator × threshold Antes de lanzarlo
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Evaluación de IA (AI Evaluation). User context: Un equipo prueba modelos candidatos con 300 casos de soporte guardados y respuestas aprobadas por personas. Evalúa calidad, seguridad, demora y cuándo un modelo se niega a responder. Una demostración impresionante por sí sola no es una evaluación. AI method or concept: Evaluación de IA (AI Evaluation). Why it fits: Use este término cuando se utilizan reglas claras para comparar modelos, indicaciones, cambios de búsqueda o versiones. Do not use it when: No reduzcas una evaluación a un solo puntaje total o a unos pocos avisos sin versión guardada. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Es oficial para esa fuente. Otras plataformas o equipos pueden usar el término de otra manera. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Revisa esta petición
Review how Evaluación de IA (AI Evaluation) is used now. Definition: La evaluación de IA es una forma repetible de probar un sistema de IA. Usa tareas claras, datos de prueba, reglas de puntuación y límites de seguridad. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.