3 bästa metoder för att skriva AI-utvärderingar: 1. Balansera hastighet och noggrannhet Börja med ett dussin testfall och iterera därifrån. Bygg inte 100-tals när du fortfarande gör stora snabba ändringar. Identifiera och åtgärda de största fellägena och utöka sedan täckningen. 2. Besatt av utvärderingskriterier och manuella etiketter Dina utvärderingskriterier och din gyllene datauppsättning är grunden för allt annat. Det går inte att komma runt att göra detta manuella arbete i kalkylblad - du är besatt av att göra dina mänskliga etiketter bra. 3. Skala inte LLM domare för tidigt Sikta på ~80 % anpassning mellan din LLM-domare och mänskliga etiketter innan du skalar. Granska resultaten regelbundet - anta inte att det alltid är rätt. Imorgon delar jag med mig av en nybörjarguide om AI-utvärderingar som går igenom ett steg-för-steg-exempel som alla kan följa. 📌 Registrera dig för att få det i din inkorg: (P.S. Så här föreställer jag mig hur en LLM-domare ser ut)