Valutazione prima degli aggiornamenti del modello
Un modello più grande è un miglioramento solo se performa meglio sulle conversazioni specifiche che il prodotto deve gestire.
Gli aggiornamenti del modello sono allettanti perché i numeri di benchmark offrono una storia semplice. La qualità del prodotto è più complessa: il sistema deve rispondere a domande fondate, selezionare le prove corrette, rispettare i confini e riconoscere quando una conversazione umana è utile.
Un set di valutazione focalizzato trasforma quei requisiti in test ripetibili. Dovrebbe includere casi di successo, richieste ambigue, servizi non supportati, domande sulla privacy e prompt avversari.
Una volta esistente questa linea di base, un nuovo modello può essere giudicato in base ai risultati reali, alla latenza e ai costi. Un aggiornamento diventa una decisione ingegneristica piuttosto che un'ipotesi.
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