3 meilleures pratiques pour rédiger des évaluations d'IA : 1. Équilibrer rapidité et rigueur Commencez avec une douzaine de cas de test et itérez à partir de là. Ne construisez pas des centaines lorsque vous apportez encore des changements majeurs aux invites. Identifiez et corrigez les plus grands modes d'échec, puis élargissez la couverture. 2. Obsession pour les critères d'évaluation et les étiquettes manuelles Vos critères d'évaluation et votre ensemble de données d'or sont la base de tout le reste. Il n'y a pas d'échappatoire à ce travail manuel dans des tableurs - obsédez-vous à rendre vos étiquettes humaines de qualité. 3. Ne pas faire évoluer le juge LLM prématurément Visez environ 80 % d'alignement entre votre juge LLM et les étiqueteurs humains avant de passer à l'échelle. Auditez régulièrement les résultats - ne supposez pas que c'est toujours juste. Demain, je partagerai un guide pour débutants sur les évaluations d'IA qui présente un exemple étape par étape que tout le monde peut suivre. 📌 Inscrivez-vous pour le recevoir dans votre boîte de réception : (P.S. C'est ainsi que j'imagine à quoi ressemble un juge LLM)