AI Evaluation
Évaluation de l'IA
L'évaluation de l'IA est un moyen répétable de tester un système IA. Elle utilise des tâches claires, des données de test, des règles de notation et des limites de sécurité.
Un autre exemple
Une équipe teste des modèles candidats avec 300 cas de support enregistrés et des réponses approuvées par des personnes. Elle évalue la qualité, la sécurité, le délai et le moment où un modèle refuse de répondre. Une démonstration impressionnante seule ne constitue pas une évaluation.
Parties principales
- 01jeu de données versionné
- 02grille de notation
- 03seuil de version
Utilisez-le lorsque
Utilisez ce terme lorsque des règles claires sont utilisées pour comparer des modèles, des prompts, des modifications de recherche ou des versions.
Ne l'utilisez pas lorsque
Ne réduisez pas une évaluation à un score total ou à quelques invites sans version enregistrée.
Nom utilisé dans le code
dataset × rubric × evaluator × threshold Avant d'expédier
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 Évaluation de l'IA (AI Evaluation). User context: Une équipe teste des modèles candidats avec 300 cas de support enregistrés et des réponses approuvées par des personnes. Elle évalue la qualité, la sécurité, le délai et le moment où un modèle refuse de répondre. Une démonstration impressionnante seule ne constitue pas une évaluation. AI method or concept: Évaluation de l'IA (AI Evaluation). Why it fits: Utilisez ce terme lorsque des règles claires sont utilisées pour comparer des modèles, des prompts, des modifications de recherche ou des versions. Do not use it when: Ne réduisez pas une évaluation à un score total ou à quelques invites sans version enregistrée. 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): C'est officiel pour cette source. D'autres plateformes ou équipes peuvent utiliser le terme d'une autre manière. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Vérifiez cette demande
Review how Évaluation de l'IA (AI Evaluation) is used now. Definition: L'évaluation de l'IA est un moyen répétable de tester un système IA. Elle utilise des tâches claires, des données de test, des règles de notation et des limites de sécurité. 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.