Resumindo: Defina o que significa "bom" para o seu caso de uso e, em seguida, teste com prompts representativos e versionados, além de casos extremos. Combine métricas automatizadas com avaliações humanas por meio de rubricas, juntamente com verificações de segurança adversária e de injeção de prompts. Se as restrições de custo ou latência se tornarem limitantes, compare os modelos pela taxa de sucesso da tarefa por libra esterlina gasta e pelos tempos de resposta p95/p99.
Principais conclusões:
Responsabilidade : Atribua responsáveis claros, mantenha registros de versão e execute novamente as avaliações após qualquer alteração de prompt ou modelo.
Transparência : Anote os critérios de sucesso, as restrições e os custos do fracasso antes de começar a coletar as pontuações.
Auditabilidade : Manter conjuntos de testes repetíveis, conjuntos de dados rotulados e métricas de latência p95/p99 rastreadas.
Contestação : Utilize critérios de revisão humana e um processo de apelação definido para resultados contestados.
Resistência ao uso indevido : Injeção de informações por equipes vermelhas, tópicos sensíveis e recusa excessiva em proteger os usuários.
Se você estiver escolhendo um modelo para um produto, um projeto de pesquisa ou até mesmo uma ferramenta interna, não pode simplesmente pensar "parece uma boa ideia" e lançá-lo (veja o guia de avaliações da OpenAI e o NIST AI RMF 1.0 ). É assim que você acaba com um chatbot que explica com toda a certeza como esquentar um garfo no micro-ondas. 😬
Artigos que você pode gostar de ler depois deste:
🔗 O futuro da IA: tendências que moldarão a próxima década.
Principais inovações, impacto no mercado de trabalho e questões éticas a serem observadas.
🔗 Modelos fundamentais em IA generativa explicados para iniciantes.
Aprenda o que são, como são treinados e por que são importantes.
🔗 Como a IA afeta o meio ambiente e o consumo de energia:
Explore as emissões, a demanda por eletricidade e maneiras de reduzir a pegada ecológica.
🔗 Como o aprimoramento por IA funciona para imagens mais nítidas hoje em dia.
Veja como os modelos adicionam detalhes, removem ruído e ampliam as imagens com precisão.
1) Definindo “bom” (depende, e tudo bem) 🎯
Antes de realizar qualquer avaliação, defina o que significa sucesso para você. Caso contrário, você medirá tudo e não aprenderá nada. É como levar uma fita métrica para julgar uma competição de bolos. Claro, você obterá números, mas eles não lhe dirão muita coisa 😅
Esclarecer:
-
Objetivo do usuário : sumarização, busca, escrita, raciocínio, extração de fatos
-
Custo do fracasso : uma recomendação de filme errada é engraçada; uma instrução médica errada... não é engraçada (enquadramento de risco: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Ambiente de execução : no dispositivo, na nuvem, atrás de um firewall, em um ambiente regulamentado
-
Principais restrições : latência, custo por solicitação, privacidade, explicabilidade, suporte multilíngue, controle de tom.
Um modelo que é "o melhor" em uma tarefa pode ser um desastre em outra. Isso não é uma contradição, é a realidade. 🙂
2) Como é uma estrutura robusta de avaliação de modelos de IA 🧰
Sim, esta é a parte que as pessoas pulam. Elas pegam um benchmark, executam uma vez e pronto. Uma estrutura de avaliação robusta possui algumas características consistentes (exemplos práticos de ferramentas: OpenAI Evals / Guia do OpenAI Evals ):
-
Repetível - você pode executar o teste novamente na próxima semana e confiar nas comparações.
-
Representativo – reflete seus usuários e tarefas reais (e não apenas informações triviais).
-
Multicamadas - combina métricas automatizadas + revisão humana + testes adversários
-
Prático - os resultados indicam o que precisa ser corrigido, e não apenas que "a pontuação caiu".
-
À prova de adulteração - evita o uso indevido do conteúdo para fins de teste ou vazamento acidental.
-
Consciente dos custos - a própria avaliação não deve levá-lo à falência (a menos que você goste de sofrer).
Se a sua avaliação não resistir ao ceticismo de um colega que diz "Ok, mas aplique isso à produção", então ela ainda não está terminada. Esse é o teste de bom senso.
3) Como avaliar modelos de IA começando com fatias de casos de uso 🍰
Aqui vai um truque que economiza muito tempo: divida o caso de uso em partes menores .
Em vez de “avaliar o modelo”, faça:
-
Compreensão da intenção (entende o que o usuário deseja?)
-
Recuperação ou uso do contexto (utiliza corretamente as informações fornecidas?)
-
Raciocínio / tarefas com várias etapas (mantém a coerência ao longo das etapas?)
-
Formatação e estrutura (segue as instruções?)
-
Segurança e alinhamento com as políticas (evita conteúdo inseguro? Consulte o NIST AI RMF 1.0 ).
-
Tom e voz da marca (soa como você quer que soe?)
Isso faz com que "Como Avaliar Modelos de IA" pareça menos uma grande prova e mais um conjunto de questionários direcionados. Questionários são chatos, mas administráveis. 😄
4) Noções básicas de avaliação offline - conjuntos de teste, rótulos e os detalhes pouco glamorosos que importam 📦
A avaliação offline consiste em realizar testes controlados antes que os usuários interajam com qualquer coisa (padrões de fluxo de trabalho: Avaliações da OpenAI ).
Crie ou monte um conjunto de testes que seja genuinamente seu
Um bom conjunto de testes geralmente inclui:
-
Exemplos de ouro : resultados ideais que você teria orgulho de entregar.
-
Casos extremos : instruções ambíguas, entradas desorganizadas, formatação inesperada.
-
Sondagens de modo de falha : estímulos que induzem a alucinações ou respostas inseguras (estrutura de teste de risco: NIST AI RMF 1.0 )
-
Cobertura da diversidade : diferentes níveis de habilidade do usuário, dialetos, idiomas, domínios.
Se você testar apenas com prompts "limpos", o modelo parecerá incrível. Mas aí seus usuários aparecerão com erros de digitação, frases incompletas e cliques impulsivos. Bem-vindo à realidade.
Opções de rotulagem (também conhecidas como: níveis de rigor)
Você pode rotular as saídas como:
-
Binário : aprovado/reprovado (rápido, rigoroso)
-
Escala ordinal : pontuação de qualidade de 1 a 5 (com nuances, subjetiva)
-
Multiatributo : precisão, completude, tom, uso de citações, etc. (melhor, mais lento)
A avaliação multiatributo é o ponto ideal para muitas equipes. É como provar um alimento e avaliar o sal separadamente da textura. Do contrário, você simplesmente diz "bom" e dá de ombros.
5) Métricas que não mentem - e métricas que meio que mentem 📊😅
As métricas são valiosas... mas também podem ser uma bomba de brilho. Brilhantes, onipresentes e difíceis de limpar.
Famílias métricas comuns
-
Precisão/correspondência exata : excelente para extração, classificação e tarefas estruturadas.
-
F1 / precisão / recall : útil quando a ausência de alguma informação é pior do que ruído adicional (definições: precisão/recall/F-score do scikit-learn )
-
Sobreposição de estilos BLEU/ROUGE : aceitável para tarefas de sumarização, mas frequentemente enganosa (métricas originais: BLEU e ROUGE ).
-
Similaridade de incorporação : útil para correspondência semântica, pode recompensar respostas incorretas, porém semelhantes.
-
Taxa de sucesso da tarefa : "o usuário obteve o que precisava?" é o padrão ouro quando bem definido.
-
Conformidade com as restrições : segue o formato, o comprimento, a validade do JSON e a aderência ao esquema.
O ponto principal
Se a sua tarefa for de natureza aberta (escrever, raciocinar, conversar por chat), métricas baseadas em um único número podem ser... imprecisas. Não inúteis, apenas imprecisas. Medir a criatividade com uma régua é possível, mas você se sentirá ridículo fazendo isso. (E provavelmente acabará furando o próprio olho.)
Portanto: utilize métricas, mas ancore-as à revisão humana e aos resultados reais das tarefas (um exemplo de discussão sobre avaliação baseada em LLM + ressalvas: G-Eval ).
6) Tabela Comparativa - principais opções de avaliação (com algumas peculiaridades, porque a vida tem suas peculiaridades) 🧾✨
Aqui está um menu prático de abordagens de avaliação. Combine-as como preferir. A maioria das equipes faz isso.
| Ferramenta/Método | Público | Preço | Por que funciona |
|---|---|---|---|
| Conjunto de testes de prompts elaborado manualmente | Produto + eng | $ | Muito preciso, detecta regressões rapidamente - mas você precisa mantê-lo para sempre 🙃 (ferramenta inicial: OpenAI Evals ) |
| Painel de avaliação por rubrica humana | Equipes que podem disponibilizar revisores | $$ | Ideal para quem busca tom, nuances, questionamentos sobre se um ser humano aceitaria aquilo e um leve toque de caos, dependendo dos avaliadores |
| LLM como juiz (com rubricas) | Loops de iteração rápidos | $-$$ | Rápido e escalável, mas pode herdar vieses e, às vezes, avalia impressões em vez de fatos (pesquisa + problemas conhecidos de viés: G-Eval ). |
| Sprint de teste de intrusão adversarial | Segurança + conformidade | $$ | Encontra modos de falha críticos, especialmente injeção imediata - parece um teste de estresse na academia (visão geral da ameaça: OWASP LLM01 Injeção Imediata / OWASP Top 10 para Aplicativos LLM ) |
| Geração de testes sintéticos | Equipes com poucos dados | $ | Ótima cobertura, mas os prompts sintéticos podem ser muito certinhos, muito educados... os usuários não são educados |
| Testes A/B com usuários reais | Produtos maduros | $$$ | O sinal mais claro – e também o mais estressante emocionalmente – é quando as métricas oscilam (guia prático clássico: Kohavi et al., “Experimentos controlados na web” ). |
| Avaliação fundamentada na recuperação (verificações RAG) | Aplicativos de pesquisa e perguntas e respostas | $$ | As medidas “utilizam o contexto corretamente” reduzem a inflação da pontuação de alucinações (Visão geral da avaliação RAG: Avaliação do RAG: Uma pesquisa ) |
| Monitoramento + detecção de desvios | Sistemas de produção | $$-$$$ | Detecta a degradação ao longo do tempo - discreta até o dia em que te salva 😬 (visão geral da deriva: Levantamento de deriva conceitual (PMC) ) |
Observe que os preços são propositalmente variáveis. Eles dependem da escala, das ferramentas e de quantas reuniões você acidentalmente criar.
7) Avaliação humana - a arma secreta que as pessoas subestimam 👀🧑⚖️
Se você fizer apenas avaliações automatizadas, perderá:
-
Incompatibilidade de tom (“por que é tão sarcástico”)
-
Erros factuais sutis que parecem fluentes
-
Implicações prejudiciais, estereótipos ou frases inadequadas (enquadramento de risco + viés: NIST AI RMF 1.0 )
-
Falhas em seguir instruções que ainda soam "inteligentes"
Torne os critérios de avaliação concretos (ou os avaliadores irão improvisar)
Rubrica inadequada: “Prestatividade”
Rubrica adequada:
-
Correção : factualmente preciso considerando o enunciado e o contexto.
-
Completude : aborda os pontos necessários sem divagar.
-
Clareza : legível, estruturado, com o mínimo de confusão.
-
Política/segurança : evita conteúdo restrito, lida bem com recusas (enquadramento de segurança: NIST AI RMF 1.0 )
-
Estilo : adequado à voz, tom e nível de leitura.
-
Fidelidade : não inventa fontes ou afirmações sem comprovação.
Além disso, faça verificações entre avaliadores de vez em quando. Se dois avaliadores discordam constantemente, não é um "problema humano", mas sim um problema com a rubrica. Geralmente (noções básicas de confiabilidade entre avaliadores: McHugh sobre o coeficiente kappa de Cohen ).
8) Como avaliar modelos de IA em termos de segurança, robustez e "ai, usuários" 🧯🧪
Esta é a parte que você faz antes do lançamento - e continua fazendo, porque a internet nunca dorme.
Testes de robustez a incluir
-
Erros de digitação, gírias, gramática incorreta
-
Instruções muito longas e instruções muito curtas
-
Instruções contraditórias (“seja breve, mas inclua todos os detalhes”)
-
Conversas com múltiplas interações em que os usuários alteram seus objetivos
-
Tentativas de injeção de prompt (“ignorar regras anteriores…”) (detalhes da ameaça: OWASP LLM01 Prompt Injection )
-
Tópicos sensíveis que exigem recusa cuidadosa (enquadramento de risco/segurança: NIST AI RMF 1.0 )
A avaliação de segurança não se resume a "se o dispositivo se recusa a funcionar"
Um bom modelo deve:
-
Recuse solicitações inseguras de forma clara e calma (orientação baseada no NIST AI RMF 1.0 ).
-
Ofereça alternativas mais seguras quando apropriado
-
Evite rejeitar excessivamente consultas inofensivas (falsos positivos)
-
Lide com pedidos ambíguos fazendo perguntas esclarecedoras (quando permitido)
A recusa excessiva é um problema real do produto. Os usuários não gostam de ser tratados como duendes suspeitos. 🧌 (Mesmo que sejam duendes suspeitos.)
9) Custo, latência e realidade operacional - a avaliação que todos esquecem 💸⏱️
Um modelo pode ser "incrível" e ainda assim ser inadequado para você se for lento, caro ou operacionalmente frágil.
Avaliar:
-
Distribuição da latência (não apenas a média - os percentis 95 e 99 são importantes) (por que os percentis são importantes: veja o Guia de Monitoramento do Google SRE )
-
Custo por tarefa concluída com sucesso (não custo por token isoladamente)
-
Estabilidade sob carga (tempos limite, limites de taxa, picos anômalos)
-
Confiabilidade da ferramenta ao chamar funções (se ela usa funções, ela se comporta corretamente?)
-
Tendências de extensão da saída (alguns modelos são prolixos, e prolixidade custa dinheiro)
Um modelo ligeiramente inferior, mas com o dobro da velocidade, pode vencer na prática. Parece óbvio, mas as pessoas ignoram. É como comprar um carro esportivo para ir ao supermercado e depois reclamar do espaço do porta-malas.
10) Um fluxo de trabalho simples de ponta a ponta que você pode copiar (e ajustar) 🔁✅
Aqui está um fluxograma prático de como avaliar modelos de IA sem ficar preso em experimentos intermináveis:
-
Defina sucesso : tarefa, restrições, custos de falha
-
Crie um pequeno conjunto de testes "essenciais" : 50 a 200 exemplos que reflitam o uso real.
-
Adicionar conjuntos de ameaças e adversários : tentativas de injeção, prompts ambíguos, sondagens de segurança (classe de injeção de prompt: OWASP LLM01 )
-
Executar verificações automatizadas : formatação, validade do JSON, correção básica, quando possível.
-
Realizar revisão humana : analisar amostras de resultados em todas as categorias e atribuir pontuações com base em uma rubrica.
-
Compare as vantagens e desvantagens : qualidade versus custo versus latência versus segurança.
-
Versão piloto com lançamento limitado : testes A/B ou implementação faseada (guia de testes A/B: Kohavi et al. )
-
Monitoramento em produção : desvios, regressões, ciclos de feedback do usuário (visão geral do desvio: pesquisa de desvio conceitual (PMC) )
-
Iterar : atualizar prompts, recuperação, ajuste fino, salvaguardas e, em seguida, executar a avaliação novamente (padrões de iteração de avaliação: guia de avaliações da OpenAI )
Mantenha registros versionados. Não porque seja divertido, mas porque o seu eu do futuro agradecerá enquanto toma um café e murmura "o que mudou..." ☕🙂
11) Armadilhas comuns (ou seja, maneiras pelas quais as pessoas se enganam sem querer) 🪤
-
Treinamento para o teste : você otimiza os prompts até que o benchmark pareça ótimo, mas os usuários sofrem.
-
Dados de avaliação com vazamento : instruções de teste aparecem nos dados de treinamento ou ajuste fino (ops!).
-
Adoração de uma única métrica : perseguir uma única pontuação que não reflete o valor para o usuário.
-
Ignorando a mudança de distribuição : o comportamento do usuário muda e seu modelo se degrada silenciosamente (enquadramento de risco de produção: pesquisa de deriva de conceito (PMC) ).
-
Supervalorização da "inteligência" : o raciocínio inteligente não importa se quebrar a formatação ou inventar fatos.
-
Não testar a qualidade da recusa : "Não" pode estar correto, mas ainda assim é uma experiência de usuário péssima.
Além disso, cuidado com as demos. As demos são como trailers de filmes. Mostram os melhores momentos, escondem as partes lentas e, às vezes, mentem com música dramática. 🎬
12) Resumo final sobre como avaliar modelos de IA 🧠✨
Avaliar modelos de IA não se resume a uma única pontuação, mas sim a uma refeição equilibrada. Você precisa de proteína (precisão), vegetais (segurança), carboidratos (velocidade e custo) e, sim, às vezes sobremesa (sabor e satisfação) 🍲🍰 (enquadramento de risco: NIST AI RMF 1.0 )
Se você não se lembrar de mais nada:
-
Defina o que "bom" significa para o seu caso de uso
-
Use conjuntos de testes representativos, não apenas benchmarks famosos
-
Combine métricas automatizadas com revisão humana por critérios rigorosos
-
Teste a robustez e a segurança considerando que os usuários são adversários (porque às vezes... eles são) (classe de injeção de prompt: OWASP LLM01 )
-
Inclua o custo e a latência na avaliação, não como uma reflexão tardia (por que os percentis são importantes: Manual de SRE do Google ).
-
Monitoramento após o lançamento - os modelos sofrem alterações, os aplicativos evoluem, os humanos se tornam criativos (visão geral da deriva: Pesquisa de deriva de conceito (PMC) )
É assim que se avaliam modelos de IA de uma forma que se mantenham relevantes quando o produto estiver em produção e as pessoas começarem a fazer coisas imprevisíveis. O que sempre acontece. 🙂
Perguntas frequentes
Qual é o primeiro passo para avaliar modelos de IA para um produto real?
Comece definindo o que "bom" significa para o seu caso de uso específico. Esclareça o objetivo do usuário, o custo das falhas (baixo risco versus alto risco) e onde o modelo será executado (nuvem, dispositivo, ambiente regulamentado). Em seguida, liste as restrições essenciais, como latência, custo, privacidade e controle de tom. Sem essa base, você fará muitas medições e ainda assim tomará uma decisão ruim.
Como posso criar um conjunto de testes que realmente reflita meus usuários?
Crie um conjunto de testes que seja genuinamente seu, não apenas um benchmark público. Inclua exemplos de alta qualidade que você teria orgulho de lançar, além de prompts ruidosos e realistas com erros de digitação, frases incompletas e solicitações ambíguas. Adicione casos extremos e sondagens de modo de falha que induzam a alucinações ou respostas inseguras. Abrange diversidade em nível de habilidade, dialetos, idiomas e domínios para que os resultados não entrem em colapso em produção.
Quais métricas devo usar e quais podem ser enganosas?
Adeque as métricas ao tipo de tarefa. Correspondência exata e acurácia funcionam bem para extração e saídas estruturadas, enquanto precisão/revocação e F1 são úteis quando a ausência de alguma informação é pior do que ruído adicional. Métricas de sobreposição, como BLEU/ROUGE, podem induzir a erros em tarefas abertas, e a similaridade de incorporação pode recompensar respostas "erradas, mas semelhantes". Para escrita, suporte ou raciocínio, combine as métricas com a revisão humana e as taxas de sucesso da tarefa.
Como devo estruturar as avaliações para que sejam repetíveis e de nível profissional?
Uma estrutura de avaliação robusta é repetível, representativa, multicamadas e acionável. Combine verificações automatizadas (formato, validade do JSON, correção básica) com pontuação humana por meio de rubricas e testes comparativos. Torne-a resistente a adulterações, evitando vazamentos e manipulação de testes. Mantenha o custo da avaliação sob controle para que você possa executá-la com frequência, e não apenas uma vez antes do lançamento.
Qual a melhor maneira de realizar avaliações humanas sem que isso se transforme em caos?
Utilize uma rubrica concreta para que os revisores não improvisem. Avalie atributos como correção, completude, clareza, respeito às normas de segurança/políticas, adequação ao estilo/voz e fidelidade (não inventar afirmações ou fontes). Verifique periodicamente a concordância entre os revisores; se houver discordância constante, a rubrica provavelmente precisa ser aprimorada. A revisão humana é especialmente valiosa para identificar inconsistências de tom, erros factuais sutis e falhas no cumprimento das instruções.
Como avalio os riscos de segurança, robustez e injeção imediata?
Teste com entradas que geram frustração nos usuários: erros de digitação, gírias, instruções conflitantes, prompts muito longos ou muito curtos e mudanças de objetivo que exigem várias etapas. Inclua tentativas de inserção de prompts, como "ignorar regras anteriores" e tópicos sensíveis que exigem recusas cuidadosas. Um bom desempenho em segurança não se resume apenas a recusar — trata-se de recusar com clareza, oferecer alternativas mais seguras quando apropriado e evitar recusar excessivamente solicitações inofensivas que prejudicam a experiência do usuário.
Como posso avaliar o custo e a latência de uma forma que corresponda à realidade?
Não se limite a medir médias — acompanhe a distribuição da latência, especialmente os percentis 95 e 99. Avalie o custo por tarefa concluída com sucesso, e não o custo por token isoladamente, pois novas tentativas e saídas inconsistentes podem anular a economia de desempenho. Teste a estabilidade sob carga (timeouts, limites de taxa, picos) e a confiabilidade das chamadas de ferramentas/funções. Um modelo ligeiramente inferior, mas duas vezes mais rápido ou mais estável, pode ser a melhor escolha.
Qual é um fluxo de trabalho simples e completo para avaliar modelos de IA?
Defina os critérios e restrições de sucesso e, em seguida, crie um pequeno conjunto de testes principais (aproximadamente 50 a 200 exemplos) que espelhe o uso real. Adicione conjuntos de testes extremos e adversários para segurança e tentativas de injeção. Execute verificações automatizadas e, em seguida, colete amostras das saídas para avaliação humana por meio de critérios específicos. Compare qualidade, custo, latência e segurança, faça um teste piloto com uma implementação limitada ou teste A/B e monitore em produção para identificar desvios e regressões.
Quais são as maneiras mais comuns pelas quais as equipes se enganam acidentalmente na avaliação de modelos?
Armadilhas comuns incluem otimizar prompts para atingir o objetivo em detrimento dos usuários, vazar prompts de avaliação para dados de treinamento ou ajuste fino e idolatrar uma única métrica que não reflete o valor para o usuário. As equipes também ignoram a mudança na distribuição, priorizam excessivamente a "inteligência" em vez da conformidade e fidelidade ao formato e negligenciam os testes de qualidade de recusa. Demonstrações podem mascarar esses problemas, portanto, priorize avaliações estruturadas em vez de vídeos de melhores momentos.
Referências
-
OpenAI - Guia de avaliações da OpenAI - platform.openai.com
-
Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) - Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (repositório do GitHub) - github.com
-
scikit-learn - para precision_recall_fscore - scikit-learn.org
-
Associação para Linguística Computacional (Antologia da ACL) - BLEU - aclanthology.org
-
Associação para Linguística Computacional (Antologia da ACL) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - Avaliação G - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Injeção Imediata - owasp.org
-
OWASP - OWASP Top 10 para Aplicações de Modelo de Linguagem de Grande Porte - owasp.org
-
Universidade de Stanford - Kohavi et al., “Experimentos controlados na web” - stanford.edu
-
arXiv - Avaliação do RAG: Uma Visão Geral - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Pesquisa sobre deriva conceitual (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh sobre o coeficiente kappa de Cohen - nih.gov
-
Google - Manual de SRE sobre monitoramento - google.workbook