Conjunto de técnicas e datasets para avaliar a qualidade, segurança e capacidade de modelos de IA em tarefas específicas.
Explicação detalhada
Evals (avaliações) são o processo de medir quão bem um modelo de IA performa em um conjunto de tarefas. Existem evals públicos (como SWE-Bench, MMLU, HumanEval) e evals customizadas construídas para um produto específico. O problema dos evals públicos é que podem ser contaminados por dados de treino, ter tarefas mal definidas ou não refletir o caso de uso real. A OpenAI separou sinal de ruído em evals de coding e encontrou 30% das tarefas quebradas. A recomendação para product managers: construa seu próprio dataset de avaliação com casos reais do produto, meça acurácia na sua tarefa específica, monitore regressões em produção e use benchmarks públicos apenas como referência direcional.
Como usar na decisão de produto
Comece evals pela decisão que será tomada com o resultado. Colete exemplos reais, defina o que conta como sucesso e dê peso maior às falhas de alto impacto. Separe conjunto de desenvolvimento e teste para não otimizar o produto contra a própria prova. Combine avaliação automática com revisão humana calibrada e acompanhe desacordo entre avaliadores. Publique versões do dataset, prompt e modelo. A métrica útil não é uma nota única: é a distribuição de qualidade, risco e custo nos casos que representam o uso em produção.