Medir o desempenho de LLMs é complexo e sujeito a erros. Esta habilidade fornece frameworks de avaliação sistemática combinando métricas automatizadas, julgamento humano e testes estatísticos para validar a qualidade de aplicações de IA.
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اختبرها
استخدام "llm-evaluation". Evaluate a summarization model using ROUGE metrics
النتيجة المتوقعة:
ROUGE-1: 0.72, ROUGE-2: 0.58, ROUGE-L: 0.65 - Desempenho forte em sobreposição de unigramas com coerência moderada de bigramas
استخدام "llm-evaluation". Compare two responses using LLM-as-Judge
النتيجة المتوقعة:
Vencedor: Resposta B (confiança: 8/10). A Resposta B fornece citações mais precisas e argumentos melhor estruturados, embora ambas as respostas abordem adequadamente a questão central.
استخدام "llm-evaluation". Analyze A/B test results for statistical significance
النتيجة المتوقعة:
Variante B mostra 12% de melhoria sobre A com p-valor 0.03. O resultado é estatisticamente significativo em alpha=0.05 com tamanho de efeito médio (Cohen's d=0.54).
التدقيق الأمني
آمنThis skill is documentation-only containing Python code examples for LLM evaluation. All static analysis findings are false positives: Python code blocks were misidentified as Ruby/shell commands, and dictionary keys were incorrectly flagged as cryptographic operations. No executable code or security risks detected.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Engenheiro de ML Validando Mudanças de Modelo
Execute suites de avaliação abrangentes antes de implantar atualizações de prompt ou modelo para capturar regressões de desempenho antecipadamente.
Equipe de Produto Comparando Fornecedores de IA
Faça benchmark de múltiplos provedores LLM em tarefas específicas do domínio para tomar decisões de seleção de fornecedor baseadas em dados.
Equipe de Pesquisa Publicando Resultados
Gere resultados de avaliação estatisticamente rigorosos com métricas adequadas e testes de significância para publicações acadêmicas.
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I need to evaluate an LLM that generates customer support responses. What metrics should I use and how do I implement them?
Create an evaluation suite for my RAG application that measures accuracy, groundedness, and retrieval quality. Include both automated and human evaluation components.
I have evaluation scores from two prompt variants: Variant A [scores] and Variant B [scores]. Determine if the difference is statistically significant and calculate effect size.
Design a CI/CD integration that runs regression detection on every model update, alerts on performance drops above 5 percent, and generates comparison reports against baseline.
أفضل الممارسات
- Use múltiplas métricas complementares em vez de otimizar para uma única pontuação
- Sempre estabeleça desempenho baseline antes de medir melhorias
- Combine métricas automatizadas com avaliação humana para avaliação abrangente
تجنب
- Tirar conclusões de avaliação em poucos exemplos de teste
- Usar métricas de avaliação que não se alinham com objetivos de negócio
- Testar em dados que se sobrepõem com dados de treinamento (contaminação de dados)