LLM-судьи позволяют быстро оценивать тысячи ответов, но один промпт и аккуратный выход в формате JSON ещё не гарантируют надёжную оценку. Судья может пропускать ошибки, менять вердикты из-за формулировки промпта или уверенно оценивать ответ, когда ему не хватает данных.
В новой статье разобрали шесть практик, которые помогают сделать LLM-оценку надёжнее: от формулировки критериев и проверки на человеческой разметке до анализа ошибок, смещений и расхождений между судьями. Всё — на реальном кейсе shopping-ассистента.
Читайте новую статью по ссылке!
Соберите полноценные LLM-системы с учётом требований к качеству и нагрузке, разберите сложные кейсы и дизайны NLP-решений у нас на курсе. Новый поток стартует 18 августа, а до 9 августа вы можете присоединиться со скидкой 20%!
Автор: Алексей Яндутов
