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Avaliações de LLM: Avaliações de LLM são testes reproduzíveis que medem o comportamento de um modelo ou sistema diante de tarefas, critérios e riscos definidos. Podem combinar verificações programáticas, respostas de referência, revisão humana e juízes automatizados calibrados.
Como funciona
Uma avaliação parte do uso real, inclui casos normais, limites e adversariais, define sucesso antes da execução e analisa resultados por segmento. Um benchmark público não substitui testes da aplicação completa, incluindo RAG, ferramentas e políticas.
Exemplo prático
Antes de trocar de modelo, um suporte testa resolução, citações, recusa segura, formato e custo em casos anonimizados. Analisa idiomas e tipos separadamente para a média não esconder falhas.
Como avaliar com rigor
Separe desenvolvimento e teste, evite contaminação, preserve rastros sem dados sensíveis, revise desacordos e execute novamente após mudar modelo, prompt, dados ou ferramentas.
Lista de verificação
- Defina o resultado esperado antes do teste.
- Meça o sistema completo, não uma resposta isolada.
- Documente modelo, versão, dados, controles e limitações.
Referência primária: OpenAI — guia oficial de avaliações
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Perguntas frequentes
Qual é a definição curta de avaliações de LLM?
Avaliações de LLM são testes reproduzíveis que medem o comportamento de um modelo ou sistema diante de tarefas, critérios e riscos definidos. Podem combinar verificações programáticas, respostas de referência, revisão humana e juízes automatizados calibrados.
Como avaliar?
Separe desenvolvimento e teste, evite contaminação, preserve rastros sem dados sensíveis, revise desacordos e execute novamente após mudar modelo, prompt, dados ou ferramentas.
