TL;DR: O artigo detalha o uso de “evals” (avaliações) via API para testar sistematicamente se as saídas de modelos de IA cumprem critérios de estilo e conteúdo pré-definidos. O processo envolve descrever a tarefa, configurar a estrutura dos dados (data_source_config) e os critérios de teste (testing_criteria), além de executar avaliações (eval run) com prompts específicos. A utilização de evals garante a confiabilidade das aplicações, facilita a identificação de melhorias e apoia o desenvolvimento iterativo.

Takeaways:

• Evals são testes estruturados para verificar se as saídas de modelos de IA atendem a critérios específicos de estilo e conteúdo.
• A criação de um eval envolve a definição clara da tarefa, a configuração da estrutura dos dados de teste (data_source_config) e o estabelecimento dos critérios de avaliação (testing_criteria).
• Prompts utilizados em evals devem ser capazes de incorporar dados dinâmicos dos itens de teste (ex: {{item.ticket_text}}) para avaliações contextuais.
• Os dados de teste, geralmente em formato JSONL, precisam ser carregados e associados a um eval específico para a execução da avaliação (eval run).
• O processo de avaliação com evals fornece feedback objetivo para a melhoria contínua e iterativa dos modelos de IA.

Avaliação do Desempenho de Modelos de IA com Evals API

Introdução

A avaliação de modelos de inteligência artificial tem se tornado cada vez mais essencial no cenário atual, à medida que as aplicações de LLM ganham relevância. Neste contexto, os evals – ou avaliações – surgem como testes que medem se as saídas dos modelos cumprem critérios pré-estabelecidos de estilo e conteúdo. Essa prática é fundamental para garantir a confiabilidade e a robustez dos sistemas baseados em IA.

Ao utilizar evals, os desenvolvedores podem identificar pontos de melhoria, principalmente quando são realizadas atualizações ou testadas novas versões dos modelos. O processo envolve a descrição clara da tarefa a ser executada, a execução dos testes com dados de entrada e a análise dos resultados com o objetivo de iterar e aperfeiçoar o comportamento do modelo. Esse método contribui para a construção de aplicações mais seguras e eficientes.

Este artigo apresenta, de forma detalhada, os principais conceitos e etapas relacionados à avaliação do desempenho de modelos utilizando a Evals API. Abordaremos desde a definição inicial dos critérios e a criação do eval, até o upload dos dados de teste e a execução da avaliação propriamente dita. A intenção é oferecer um guia didático que permita a qualquer leitor compreender e aplicar estes conceitos em suas próprias implementações.

Introdução à Avaliação de Modelos com Evals

A utilização de evals consiste na aplicação de testes para verificar se as saídas do modelo de IA atendem aos critérios de estilo e conteúdo especificados. Esses testes são essenciais para assegurar que as aplicações LLM operem de forma confiável, especialmente em cenários de atualização ou experimentação com novos modelos. A clareza na definição dos critérios permite que os resultados da avaliação sejam precisos e consistentes.

Neste processo, cada avaliação é estruturada para incluir uma descrição detalhada da tarefa que o modelo deve realizar, seguida pela execução dos testes com um conjunto representativo de dados. Essa abordagem possibilita a identificação de inconsistências e a realização de ajustes que aprimoram o desempenho do modelo. Com isso, os desenvolvedores obtêm um mecanismo robusto para monitorar e melhorar continuamente as aplicações de IA.

A metodologia dos evals envolve três passos fundamentais: descrever a tarefa, executar os testes com inputs cuidadosamente definidos e analisar os resultados para validar a conformidade da saída. Esse ciclo iterativo assegura que as aplicações não apenas funcionem conforme o esperado, mas também se ajustem a novas demandas ou desafios impostos pelo desenvolvimento contínuo da tecnologia.

Criando um Eval para uma Tarefa Específica

Para criar um eval, o primeiro passo consiste em descrever claramente a tarefa que o modelo deve realizar. Um exemplo prático é a classificação de tickets de suporte de TI em categorias pré-definidas, como “Hardware”, “Software” ou “Outro”. Essa descrição detalhada serve como base para todo o processo de avaliação, definindo as expectativas para as respostas do modelo.

Além da definição da tarefa, é fundamental estabelecer um esquema para os dados de teste, conhecido como data_source_config. Esse parâmetro define a estrutura que os inputs devem seguir, garantindo que cada item do conjunto de dados contenha os elementos esperados, como o texto do ticket e o rótulo correto. A utilização de um JSON schema padronizado assegura a integridade e a consistência dos dados durante todo o processo.

Outra etapa crucial é a definição dos critérios de avaliação, ou testing_criteria, que determinam se a saída do modelo está correta. Esses critérios especificam, por exemplo, que a resposta do modelo deve corresponder exatamente ao valor rotulado por um especialista. Ao combinar esses elementos – a descrição da tarefa, o esquema de dados e os critérios de teste – é possível construir um eval que suporte uma análise iterativa e precisa do desempenho dos modelos de IA.

Detalhes do data_source_config

O parâmetro data_source_config é o responsável por definir a estrutura dos dados de teste utilizados na avaliação. Esse esquema especifica que cada item deve seguir um formato JSON, garantindo que informações essenciais, como o ticket_text e o correct_label, estejam presentes em cada entrada. Tal padronização é vital para a execução correta dos testes e para a comparação dos resultados.

Dentro do data_source_config, a propriedade ticket_text representa o conteúdo textual que descreve a situação a ser avaliada, enquanto o correct_label indica a resposta correta que o modelo deve produzir. Ao definir esse esquema, o desenvolvedor assegura que os dados de teste forneçam informações consistentes e possam ser interpretados de forma uniforme durante o processo de avaliação. Essa organização dos dados facilita também a identificação de possíveis erros ou discrepâncias.

Adicionalmente, a configuração include_sample_schema, quando ativada, permite a referência a uma amostra dentro dos critérios de teste. Essa funcionalidade é útil para validar visualmente a estrutura dos dados e para garantir que o conjunto de teste esteja alinhado com as especificações previamente definidas. Essa abordagem torna o processo de avaliação mais transparente e facilita a verificação de conformidade do modelo com os requisitos estabelecidos.

Detalhes dos testing_criteria

O parâmetro testing_criteria define como será verificado se a saída do modelo atende aos requisitos previamente estipulados. Essa configuração especifica as condições que cada resposta deve satisfazer, permitindo uma avaliação rigorosa e precisa dos resultados. Dessa forma, os critérios de teste atuam como uma referência para validar a performance do modelo em cada execução.

Para exemplificar, utiliza-se um método chamado string_check, no qual a resposta do modelo é comparada diretamente com o label correto definido no data_source_config. A utilização de templates, representados pela sintaxe {{…}}, permite que valores dinâmicos, como o correto definido em cada item de teste, sejam inseridos durante a verificação. Essa abordagem garante uma correspondência exata entre a saída gerada e o resultado esperado, sem margem para ambiguidades.

Com os testing_criteria bem definidos, o processo de avaliação torna-se uma ferramenta objetiva para identificar discrepâncias e medir a eficácia do modelo. Cada resposta é submetida a uma verificação detalhada, e eventuais divergências podem ser usadas para ajustar tanto o prompt quanto a configuração do eval. Esse mecanismo de validação contribui para o aprimoramento contínuo das aplicações de IA, fortalecendo sua confiabilidade.

Testando um Prompt com o Eval

Após definir os parâmetros do data_source_config e dos testing_criteria, o próximo passo é construir um prompt que possa gerar, de forma confiável, a saída correta com base nos dados de teste. A elaboração desse prompt deve refletir com precisão a tarefa definida, garantindo que a estrutura da mensagem seja clara para o modelo. Essa fase é fundamental para assegurar a relevância dos testes realizados.

O prompt deve ser projetado para utilizar de forma inteligente as variáveis dinâmicas presentes nos dados, utilizando a sintaxe de chaves duplas para incluir, por exemplo, o conteúdo do ticket_text de cada item. Essa integração entre dados fixos e variáveis permite que cada execução do eval seja personalizada e adequada ao contexto específico de cada entrada. Com isso, a avaliação torna-se mais sensível a particularidades e possíveis variações nos dados.

Além disso, a confiabilidade do prompt é essencial para que os resultados dos testes reflitam com precisão o desempenho do modelo. Um prompt bem estruturado diminui a ocorrência de erros e inconsistências na saída, contribuindo para uma análise mais eficaz e para a identificação de oportunidades de melhoria no comportamento do modelo. Essa etapa reforça a importância de um planejamento criterioso e iterativo na construção dos evals.

Upload de Dados de Teste

O upload dos dados de teste é uma etapa crucial no processo de avaliação, pois garante que as execuções possam ser realizadas com um conjunto de inputs padronizados. Normalmente, esses dados são organizados em arquivos no formato JSONL, que suportam a estrutura definida pelo data_source_config. Esse formato possibilita o armazenamento de informações como ticket_text e correct_label de forma estruturada e eficiente.

Utilizar um arquivo JSONL traz vantagens quando se trata de integração com APIs, pois permite que os dados sejam lidos e processados automaticamente durante a execução do eval. O arquivo deve estar em conformidade com o esquema estabelecido, de modo que cada entrada contenha todas as propriedades necessárias para uma avaliação adequada. Essa organização facilita a identificação e correção de eventuais divergências nos dados fornecidos.

O processo de upload pode ser realizado tanto por meio da API quanto através do dashboard da plataforma de avaliação. Após o carregamento, é imprescindível anotar o ID exclusivo retornado na resposta, pois esse identificador será referenciado nas execuções subsequentes. Dessa forma, a associação entre os dados de teste e o eval configurado é mantida, garantindo a integridade dos resultados obtidos.

Criando uma Execução de Avaliação (Eval Run)

Com os dados de teste devidamente carregados, o próximo passo é a criação de uma execução de avaliação, conhecida como eval run. Nesta etapa, o prompt preparado é aplicado a cada linha dos dados, gerando respostas que serão comparadas aos critérios definidos anteriormente. A execução via API permite que o processo seja automatizado e integrado ao fluxo de trabalho do desenvolvimento.

Para criar um eval run, é necessário especificar o ID do eval previamente configurado e o ID do arquivo contendo os dados de teste. Essa associação garante que cada resposta gerada seja comparada corretamente com o rótulo correspondente, utilizando a sintaxe de chaves duplas para incorporar dinamicamente informações como {{ item.ticket_text }}. Assim, cada teste é executado de forma individualizada e consistente.

A execução do eval run ocorre de maneira assíncrona, permitindo que o sistema processe cada linha do conjunto de dados de maneira ordenada e eficiente. A resposta da API inclui detalhes granulares sobre os resultados, o uso da API na geração das respostas e um link para um painel onde os resultados podem ser visualizados. Esse fluxo de trabalho robusto auxilia os desenvolvedores a identificar rapidamente eventuais falhas e realizar as correções necessárias.

Conclusão

Neste artigo, exploramos de forma detalhada o processo de avaliação do desempenho de modelos de IA utilizando a Evals API. Foram apresentados os fundamentos teóricos e práticos que orientam a criação de evals, desde a definição da tarefa até a análise dos resultados obtidos. A abordagem estruturada garante que os critérios técnicos e de estilo sejam rigorosamente aplicados às saídas do modelo.

Abordamos a importância de configurar corretamente os parâmetros data_source_config e testing_criteria, bem como a elaboração de prompts que possibilitem uma execução eficaz dos testes. Cada etapa, desde a descrição da tarefa até o upload dos dados e a criação da execução, é fundamental para garantir a confiabilidade das aplicações LLM. Essa metodologia permite uma avaliação contínua e a iteratividade necessária para a melhoria dos modelos de IA.

A capacidade de avaliar rigorosamente o desempenho dos modelos é indispensável para o desenvolvimento de soluções robustas e inovadoras em inteligência artificial. Com os métodos apresentados, é possível identificar rapidamente discrepâncias e promover ajustes que aprimorem a qualidade das respostas do modelo. Esse processo contínuo é um diferencial crucial para enfrentar desafios futuros e para o constante aperfeiçoamento das tecnologias de IA.

Referências

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