TL;DR: A avaliação contínua de LLMs é crucial para garantir qualidade e segurança em aplicações de IA, exigindo a escolha de métricas adequadas ao contexto, como as baseadas em referência (comparação com respostas corretas via similaridade de token/semântica ou LLMs como juízes) ou sem referência. Essa escolha é guiada pela existência de respostas únicas, disponibilidade de dados de referência e nível de análise necessário. O objetivo é monitorar o desempenho, identificar falhas e otimizar a experiência do usuário.

Takeaways:

• A avaliação contínua é fundamental para monitorar e manter a qualidade e confiabilidade dos LLMs em produção ao longo do tempo.
• A seleção das métricas corretas deve ser orientada por perguntas-chave: há uma única resposta correta? existem dados de referência (ground truth) disponíveis? a avaliação será no nível do dataset ou por input individual?
• Existem dois tipos principais de avaliação: baseadas em referência (ground truth), que comparam a saída do LLM com uma resposta ideal usando métricas de similaridade de token (BLEU, ROUGE, METEOR) ou semântica (BERTScore, MoverScore), e avaliações sem referência, que analisam características internas da resposta quando não há uma resposta correta única.
• Utilizar LLMs como juízes para avaliar as saídas de outros LLMs é uma abordagem flexível e automatizada que apresenta alta concordância com avaliadores humanos, sendo útil para análises de precisão, estilo e tom.

Guia para escolher as métricas de avaliação de LLMs para aplicações de IA

Introdução

A avaliação de Large Language Models (LLMs) é um aspecto essencial para garantir que as aplicações de IA operem com eficiência e segurança, uma vez que estes modelos estão cada vez mais presentes em soluções de negócios e produtos digitais. Entender como mensurar o desempenho dos LLMs permite identificar erros, aperfeiçoar respostas e assegurar que os usuários tenham uma experiência consistente.

Neste contexto, configurar um processo de avaliação sólido torna-se indispensável para acompanhar os sistemas em produção e ajustar rapidamente eventuais falhas. Monitorar métricas específicas, conforme o ciclo de vida do produto, é uma prática que contribui para a manutenção da qualidade e confiabilidade dos aplicativos de IA. Através desse monitoramento contínuo, é possível identificar discrepâncias e agir preventivamente, mantendo os padrões esperados pelo usuário final.

O presente artigo tem o objetivo de guiar a escolha das métricas de avaliação, detalhando métodos que vão desde a comparação com respostas predefinidas até a utilização de LLMs como juízes. Serão abordadas as principais perguntas que orientam a seleção das métricas corretas, além de explorar as particularidades das avaliações baseadas em referência e as alternativas sem referência. O conteúdo está estruturado de forma didática, dividindo os tópicos em seções com três parágrafos cada, para facilitar a compreensão progressiva de cada conceito.

Importância da Avaliação Contínua de LLMs

A avaliação contínua é fundamental para garantir que os LLMs mantenham o desempenho esperado ao longo do tempo, oferecendo uma visão clara sobre a eficácia dos modelos em ambientes dinâmicos. Esse processo permite que as métricas sejam monitoradas em tempo real, possibilitando a identificação rápida de problemas que possam impactar a experiência do usuário. A prática de avaliações constantes assegura que quaisquer variações ou quedas de desempenho sejam imediatamente detectadas e corrigidas.

Ao implementar um sistema de avaliação contínua, é possível manter a qualidade do serviço e garantir a confiabilidade das aplicações de IA. Essa abordagem promove uma análise precisa dos ciclos de treinamento e atualização dos modelos, permitindo ajustes finos que otimizem os resultados. A partir desse método, torna-se viável o acompanhamento do desempenho em produção, o que é vital para a operação de produtos que dependem de respostas assertivas.

Além disso, a avaliação contínua se integra ao ciclo de vida do produto, assegurando que as atualizações e manutenções sejam eficazes e alinhadas aos padrões esperados. Monitorar esses indicadores contribui para a criação de um ambiente robusto e seguro, onde falhas podem ser corrigidas antes de afetarem significativamente os usuários finais. Essa prática é essencial para manter a qualidade e a confiança em soluções que utilizam LLMs.

Principais perguntas para selecionar as métricas corretas

A escolha das métricas de avaliação inicia-se com a análise de uma pergunta crucial: existe uma única resposta correta para cada entrada? Essa questão orienta se a avaliação pode ser realizada por meio de verificações objetivas ou se há a necessidade de métodos mais flexíveis para abranger múltiplas possibilidades. Diferenciar entre situações com resposta única e cenários abertos é o primeiro passo para definir uma estratégia adequada.

Outra questão importante diz respeito à disponibilidade de exemplos de referência, ou ground truth, para a comparação com as saídas geradas pelos modelos. A existência desses exemplos permite a quantificação precisa da similaridade entre o resultado produzido e o esperado, servindo de base para a validação do desempenho do LLM. Dessa forma, a presença de um dataset de alta qualidade é determinante na escolha e aplicação correta das métricas.

Por fim, é necessário definir o nível de avaliação requerido, ou seja, se a análise será feita no nível de conjunto de dados (dataset) ou em nível de input individual. Essa decisão impacta a forma como os resultados serão agregados e interpretados, podendo exigir o uso de técnicas diferenciadas para cada caso. Levantar essas perguntas fundamentais orienta a seleção das ferramentas e métodos mais adequados para a avaliação dos modelos.

Avaliações Baseadas em Referência (Ground Truth)

As avaliações baseadas em referência consistem na comparação direta entre as saídas do LLM e respostas predefinidas, conhecidas como ground truth. Essa abordagem permite mensurar de forma objetiva a aderência do modelo às respostas ideais, identificando discrepâncias que possam comprometer a qualidade da aplicação. Ao alinhar os resultados gerados com o que é considerado correto, torna-se possível realizar ajustes finos que aprimoram o desempenho geral do sistema.

Para que essa comparação seja efetiva, é indispensável a utilização de um dataset de teste de alta qualidade, onde cada entrada tenha a sua resposta correta claramente definida. Essa estrutura comparativa facilita a identificação de erros e o apontamento dos pontos que necessitam de otimização. A consistência das avaliações baseadas em referência contribui para o aprimoramento contínuo dos modelos, pois as mudanças no desempenho ficam visíveis e mensuráveis.

Além disso, as avaliações por ground truth são valiosas para testar diferentes configurações, prompts e ajustes nos modelos, proporcionando uma visão abrangente de como cada alteração impacta os resultados finais. Por meio desse método, as equipes responsáveis podem monitorar as melhorias ou degradamentos de desempenho de forma precisa. Essa prática reforça a importância de manter um controle rigoroso das respostas geradas, garantindo que a qualidade da aplicação não seja comprometida durante atualizações ou ajustes.

Métricas de Similaridade Baseadas em Token

As métricas de similaridade baseadas em token atuam na comparação entre o texto gerado pelo LLM e o texto de referência, mensurando a sobreposição de palavras ou grupos de palavras (n-gramas). Esse método é bastante usado em tarefas de tradução e summarização, onde a escolha e disposição correta das palavras são fundamentais. A abordagem fornece uma avaliação tanto da precisão quanto da cobertura da informação, comparando elementos textuais de forma direta.

Entre as métricas mais conhecidas, destaca-se o BLEU, que mede a precisão dos n-gramas e penaliza textos muito curtos por meio da técnica de “Brevity Penalty”. Outro exemplo é o ROUGE, que também leva em conta tanto a precisão quanto a recuperação dos elementos chave presentes no texto de referência. Essas métricas permitem uma análise quantitativa e objetiva, revelando o quão similar é o texto gerado em relação ao esperado.

O METEOR surge como uma alternativa mais flexível, pois além de comparar os n-gramas, também considera variações, sinônimos e a ordem das palavras. Essa capacidade de reconhecimento de equivalências semânticas torna a avaliação menos restritiva, contribuindo para uma análise mais fiel do significado do texto. Com essas abordagens, é possível identificar tanto acertos quanto lacunas na produção textual dos LLMs, favorecendo ajustes precisos e orientados à melhoria da qualidade.

Métricas de Similaridade Semântica

As métricas de similaridade semântica vão além da simples comparação literal das palavras, focando na correspondência do significado entre o texto gerado e o de referência. Utilizando modelos de linguagem avançados, essas métricas convertem frases em representações vetoriais, permitindo a análise dos contextos e nuances existentes em cada expressão. Essa abordagem é particularmente útil em situações em que a forma de expressão pode variar, mas o significado permanece consistente.

Ferramentas como o BERTScore exemplificam essa técnica ao transformar as palavras em embeddings e medir a similaridade entre os textos por meio do ângulo formado entre os vetores. Outro exemplo é o MoverScore, que calcula o “esforço” necessário para ajustar as palavras de um texto para que correspondam a outro, considerando as relações semânticas intrínsecas. Tais métodos oferecem uma perspectiva mais abrangente e sensível às variações linguísticas, capturando diferenças que as métricas baseadas em token podem não revelar.

Essa abordagem se mostra especialmente vantajosa em contextos onde o significado global do texto é mais relevante que a correspondência exata das palavras. Ao avaliar a similaridade semântica, os avaliadores conseguem identificar quando diferentes escolhas lexicais ainda preservam a essência da mensagem original. Dessa forma, as métricas semânticas complementam as análises objetivas e garantem que a avaliação cubra não só a estrutura textual, mas também a profundidade e coerência do conteúdo.

Utilização de LLMs como Juízes (Reference-Based)

Uma abordagem inovadora na avaliação dos LLMs envolve o uso dos próprios modelos de linguagem como juízes para verificar a qualidade das respostas geradas. Esses LLMs podem ser programados para avaliar características como precisão, estilo e tom, proporcionando uma análise integrada e adaptável às necessidades do projeto. Essa flexibilidade permite que as avaliações sejam realizadas de forma automatizada, sem depender exclusivamente de comparações diretas com um ground truth preestabelecido.

Os LLMs podem realizar avaliações de diferentes maneiras, como de forma point-wise, onde cada resposta é analisada individualmente, ou através de métodos pairwise e list-wise, que levam em conta o relacionamento entre várias respostas. Essa capacidade de adaptação torna o processo de avaliação mais dinâmico e ajustável ao contexto específico de cada aplicação. Com resultados que podem ser comparados a avaliações humanas, essa técnica vem ganhando destaque pela sua eficiência e eficácia.

Estudos recentes indicam que modelos avançados, como o GPT-4, podem atingir até 80% de taxa de concordância com avaliadores humanos, reforçando a credibilidade do método. Esse alto grau de acurácia sugere que a utilização de LLMs como juízes pode ser uma alternativa viável – e muitas vezes preferível – para avaliações em tempo real ou em cenários que exigem flexibilidade na análise das respostas. Assim, essa abordagem passa a ser uma ferramenta valiosa para monitorar e melhorar continuamente a qualidade dos sistemas de IA.

Avaliações Sem Referência (Reference-Free Evaluations)

Em situações onde não há uma resposta correta única, as avaliações sem referência oferecem uma alternativa robusta para medir a qualidade das saídas dos LLMs. Essa abordagem não depende da comparação com um ground truth, mas sim da análise interna de características como estrutura, relevância e consistência das respostas. Ela se mostra particularmente útil em cenários de monitoramento em tempo real e diálogos complexos, onde estabelecer uma resposta ideal pode ser inviável.

Para realizar essas avaliações, podem ser empregadas técnicas como expressões regulares (regex) para identificar padrões ou palavras-chave importantes. Além disso, são aplicadas validações determinísticas que verificam se o formato e a estrutura das respostas seguem critérios previamente estabelecidos. Em alguns casos, os próprios LLMs são utilizados para julgar a qualidade, avaliando aspectos tais como relevância contextual, fidelidade aos fatos e presença de conteúdo inadequado.

Essa metodologia permite uma avaliação abrangente, mesmo na ausência de uma referência explícita, e contribui para o monitoramento de grandes volumes de dados gerados automaticamente. Ao combinar verificações automatizadas com a flexibilidade dos modelos de linguagem, as avaliações sem referência garantem que o desempenho dos LLMs seja monitorado de forma contínua e adaptável às necessidades específicas de cada aplicação. Esse método complementa as abordagens tradicionais, ampliando a capacidade de diagnóstico e refinamento dos modelos.

Conclusão

Em resumo, a escolha das métricas de avaliação para LLMs deve ser orientada pelo caso de uso e pelas especificidades de cada aplicação, levando em conta se as respostas possuem um padrão único ou múltiplas variações aceitáveis. Definir claramente os critérios de qualidade e identificar os erros mais comuns são passos essenciais para construir um processo robusto de monitoramento e melhoria. O início com avaliações qualitativas facilita o entendimento do que realmente importa na experiência do usuário.

A divisão do conteúdo em blocos menores e a conexão entre os diferentes tópicos – desde as métricas baseadas em token e semântica até a utilização de LLMs como juízes – são estratégias que aprimoram a compreensão e retenção do conhecimento. Essa abordagem sequencial permite um aprendizado progressivo, onde cada método contribui para um panorama mais completo e preciso dos desafios envolvidos na avaliação dos modelos. Assim, a integração de múltiplas técnicas torna o processo de avaliação mais abrangente e informativo.

O emprego de LLMs tanto na geração de respostas quanto como avaliadores representa um avanço significativo na automação e padronização dos processos de qualidade em IA. Com os métodos apresentados, espera-se que as equipes responsáveis consigam não apenas identificar falhas de desempenho, mas também promover melhorias contínuas nos sistemas. Esse conjunto de estratégias destaca os desafios e as oportunidades futuras, incentivando a inovação e a busca por padrões cada vez mais refinados na avaliação de LLMs.

Referências