#
Evaluation (Avaliação)

A avaliação é uma etapa crítica no desenvolvimento e implantação de modelos de linguagem. Ela nos ajuda a entender quão bem nossos modelos desempenham em diferentes capacidades e a identificar áreas para melhorias. Este módulo aborda benchmarks padrão e abordagens de avaliação específicas de domínio para avaliar de forma abrangente o seu modelo smol (miudinho).

Usaremos o `lighteval`, uma poderosa biblioteca de avaliação desenvolvida pelo Hugging Face que se integra perfeitamente ao ecossistema Hugging Face. Para um aprendizado mais profundo nos conceitos e práticas recomendadas de avaliação, confira o guia.

##
Visão Geral do Módulo

Uma estratégia de avaliação completa examina múltiplos aspectos do desempenho do modelo. Avaliamos capacidades específicas de tarefas, como responder a perguntas e sumarização, para entender como o modelo lida com diferentes tipos de problemas. Medimos a qualidade do output através de fatores como coerência e precisão factual. A avaliação de segurança ajuda a identificar outputs potencialmente prejudiciais ou biases. Por fim, os testes de especialização de domínio verificam o conhecimento especializado do modelo no campo-alvo.

##
Conteúdo

###
1️⃣ Benchmarks Automáticos

Aprenda a avaliar seu modelo usando benchmarks e métricas padronizados. Exploraremos benchmarks comuns, como MMLU e TruthfulQA, entenderemos as principais métricas e configurações de avaliação e abordaremos as melhores práticas para avaliações reproduzíveis.

###
2️⃣ Avaliação de Domnínio Personalizado

Descubra como criar pipelines de avaliação adaptados ao seu caso de uso específico. Veremos o design de tarefas de avaliação personalizadas, implementação de métricas especializadas e construção de conjuntos de dados de avaliação que atendam às suas necessidades.

###
3️⃣ Projeto de Avaliação de Domínio

Siga um exemplo completo de construção de um pipeline de avaliação de domínio específico. Você aprenderá a gerar conjuntos de dados de avaliação, usar o Argilla para anotação de dados, criar conjuntos de dados padronizados e avaliar modelos usando o LightEval.

##
Referências

- Guia de Avaliação - Guia abrangente de avaliação de LLMs
- Documentação do LightEval - Documentação oficial do módulo LightEval
- Documentação do Argilla - Saiba mais sobre a plataforma de anotação Argilla
- Artigo do MMLU - Artigo que descreve o benchmark MMLU
- Criando uma Tarefa Personalizada
- Criando uma Métrica Personalizada
- Usando Métricas Existentes

< > Update on GitHub