AI Evaluation
Avaliação de Inteligência Artificial
A avaliação de IA é uma maneira repetível de testar um sistema de IA. Ela usa tarefas claras, dados de teste, regras de pontuação e limites de segurança.
Outro exemplo
Uma equipe testa modelos candidatos com 300 casos de suporte salvos e respostas aprovadas por pessoas. Ela avalia qualidade, segurança, atraso e quando um modelo se recusa a responder. Uma demonstração impressionante sozinha não é uma avaliação.
Partes principais
- 01conjunto de dados versionado
- 02rubrica de pontuação
- 03limite de versão
Use-o quando
Use este termo quando regras claras são usadas para comparar modelos, prompts, alterações de pesquisa ou lançamentos.
Não o use quando
Não reduza uma avaliação a uma única pontuação total ou a alguns prompts sem versão salva.
Nome usado no código
dataset × rubric × evaluator × threshold Antes de lançar
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 Avaliação de Inteligência Artificial (AI Evaluation). User context: Uma equipe testa modelos candidatos com 300 casos de suporte salvos e respostas aprovadas por pessoas. Ela avalia qualidade, segurança, atraso e quando um modelo se recusa a responder. Uma demonstração impressionante sozinha não é uma avaliação. AI method or concept: Avaliação de Inteligência Artificial (AI Evaluation). Why it fits: Use este termo quando regras claras são usadas para comparar modelos, prompts, alterações de pesquisa ou lançamentos. Do not use it when: Não reduza uma avaliação a uma única pontuação total ou a alguns prompts sem versão salva. 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): É oficial para essa fonte. Outras plataformas ou equipes podem usar o termo de outra maneira. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Conferir este pedido
Review how Avaliação de Inteligência Artificial (AI Evaluation) is used now. Definition: A avaliação de IA é uma maneira repetível de testar um sistema de IA. Ela usa tarefas claras, dados de teste, regras de pontuação e limites de segurança. 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.