Az AI rendszerek fejlesztése során az egyik legnagyobb kihívás az, hogy miként lehet objektíven felmérni a modellek teljesítményét valós életbeli problémákon. Gyakran előfordul, hogy egy mesterséges intelligencia modell ugyanazon feladattípuson eltérően viselkedik, ami bizalmatlanságot szül a használat során.
Az értékelő rendszerek, más néven eval rendszerek, középpontba kerülnek, mivel lehetővé teszik strukturált, adatvezérelt tesztek létrehozását. Ezek precíz módon mérhetik a teljesítményt pontosság, recall vagy például egyezési arányok alapján, így elkerülhető a szubjektív megítélés.
A szoftver bemutatja, hogyan hozhatók létre kontroll tesztkészletek, és hogyan lehet azokat automatizáltan lefuttatni különböző modelleken. Az is felmerül, hogy az értékelések különböző üzleti eseteket, például készletkülönbözetek okainak osztályozását vagy napelemhibák azonosítását is szimulálhatják.
A tesztelés mellett szó esik arról is, hogy ezen eval-keretrendszerek révén nemcsak a modell megbízhatósága válik átláthatóbbá, hanem lehetőség nyílik a fejlődés mérésére, a visszaesés detektálására, illetve különböző promptok és modellek oldalak közötti összehasonlítására is. További izgalmas kérdés, hogy vajon hol bújnak meg a modellek tipikus hibái, miként követhetők nyomon ezek a hibák, és hogyan vezethet a strukturált adatgyűjtés a fejlesztés új irányaihoz?
