Benchmark público não conhece sua aplicação
Um modelo pode liderar todo leaderboard genérico relevante e ainda errar sistematicamente na tarefa específica que sua aplicação precisa resolver, porque nenhum benchmark público foi desenhado para o …
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Evals: como parar de perguntar "parece bom?" para sua IA
Evals substitui a avaliação por impressão por asserções verificáveis: correspondência exata quando faz sentido, similaridade semântica quando não faz, e julgamento por rubrica quando nenhuma das duas …
LLM-as-a-Judge precisa de juiz? Os problemas de avaliar IA com IA
Usar um modelo para avaliar outro resolve o problema de escala e cria um novo: quem garante que o próprio julgador está certo? Calibração contra avaliação humana continua sendo necessária.
Seu agente melhorou mesmo? Testes de regressão para sistemas de IA
Mudar um prompt e testar na mão umas cinco perguntas antes de subir para produção não prova nada sobre os outros cem casos que ninguém olhou. Regressão automatizada existe para isso.
LLM-as-a-Judge: colocar uma IA para julgar a outra realmente funciona?
Usar um modelo para avaliar a resposta de outro modelo escala revisão que seria inviável fazer manualmente, mas carrega vieses conhecidos, como preferir a primeira opção ou a resposta mais longa.
Golden Dataset: criando uma prova para sua IA
Um Golden Dataset é um conjunto de pergunta, contexto ideal e resposta esperada, revisado por humano, usado para detectar regressão antes de qualquer mudança em produção afetar o sistema todo.
Benchmark de LLMs: o que aqueles números realmente significam?
MMLU, GSM8K e HumanEval dizem alguma coisa sobre um modelo, mas não dizem se ele resolve bem a tarefa específica da sua aplicação. Contaminação de dado e saturação de benchmark explicam por quê.
Como testar uma Skill antes de confiar nela
Testar uma Skill antes de confiar nela passa por avaliação com casos reais, verificação de saída estruturada e cenários de regressão, não só por ler o arquivo e achar que faz sentido.