Come si valuta un modello AI?

Q: Come si valuta un modello AI?

Si valuta un LLM su compiti concreti (benchmark, eval tuoi, confronti umani), non sull’intelligenza in astratto. Un punteggio alto non garantisce i tuoi documenti né l’assenza di allucinazioni.

Valutare un LLM significa misurare se fa bene un compito, non se è «intelligente». Si usano benchmark (test pubblici), eval su i tuoi esempi, e a volte persone che confrontano due risposte (come nel RLHF). Un punteggio alto su un quiz non dice se il modello tiene i tuoi documenti o evita allucinazioni sul lavoro.

Serve per scegliere un modello con un criterio, non con il marketing. In pratica conti: qualità sul compito, costo e latenza in inferenza, e quanto spesso inventa. Per dati tuoi, un eval sul RAG (recupera il pezzo giusto?) conta più di una classifica generica.

Cosa non è

Non è una votazione definitiva. Non è il pretraining. Non è un guardrail, anche se gli eval di sicurezza esistono. Un leaderboard può essere saturato o lontano dal tuo uso (italiano, documenti interni, tools).

Nel corso si vede perché «è arrivato primo» non basta per usarlo in produzione.

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