Évaluation avant les mises à niveau des modèles
Un modèle plus grand n'est une amélioration que s'il fonctionne mieux sur les conversations spécifiques que le produit doit gérer.
Les mises à niveau de modèles sont tentantes car les chiffres de référence offrent une histoire simple. La qualité du produit est plus difficile : le système doit répondre à des questions fondées, sélectionner les bonnes preuves, respecter les limites et reconnaître quand une conversation humaine est utile.
Un ensemble d'évaluation ciblé transforme ces exigences en tests répétables. Il doit inclure des cas réussis, des demandes ambiguës, des services non pris en charge, des questions de confidentialité et des prompts adverses.
Une fois cette base établie, un nouveau modèle peut être jugé sur les résultats réels, la latence et le coût. Une mise à niveau devient une décision d'ingénierie plutôt qu'une hypothèse.
Code Horizon · À propos · Services · Analyses · Contact