Главная → Глоссарий → Термин
Evals (оценка модели)
КОРОТКИЙ ОТВЕТ
Evals — систематическая проверка качества ответов модели на наборе тестовых случаев с известным правильным результатом. Это аналог тестов в разработке: без них невозможно понять, улучшило ли изменение промпта или смена модели работу продукта, потому что модель даёт разные ответы на один и тот же запрос.
Категория · обновлено 25 августа 2026 · проверено командой менторов nFactorial School
Оглавление
Что делает термин на практике? · Зарплаты в Казахстане · Что нужно знать? · Отличия · Пошаговый путь · Частые ошибки
Зачем это нужно
Типичная сцена: разработчик меняет промпт, прогоняет один запрос, видит хороший ответ и выкатывает изменение. Через неделю выясняется, что на других типах запросов стало хуже.
Причина в том, что модель вероятностна: один удачный ответ ничего не доказывает. Оценивать нужно на выборке.
Без evals | С evals |
|---|---|
«Кажется, стало лучше» | «Точность выросла с 72% до 84%» |
Смена модели — риск вслепую | Сравнение на одном наборе |
Регрессии замечает пользователь | Регрессии видны до релиза |
Как построить набор
Начните с реальных случаев. Соберите запросы пользователей, особенно те, где продукт ошибался. Двадцать-тридцать реальных случаев полезнее сотни выдуманных.
Зафиксируйте ожидаемый результат. Для одних задач это точный ответ, для других — набор критериев, которым ответ должен удовлетворять.
Включите пограничные случаи: пустой ввод, запрос не по теме, попытку обхода инструкций, редкий формат данных.
Держите набор в репозитории рядом с кодом и обновляйте при появлении новых типов ошибок.
Как оценивать ответ
Точное совпадение — для классификации и извлечения данных. Просто и надёжно.
Проверка по правилам — содержит ли ответ обязательные элементы, укладывается ли в формат, нет ли запрещённых формулировок.
Оценка моделью — другая модель проверяет ответ по заданным критериям. Удобно для свободных текстов, но сама оценка не идеальна, и её стоит сверять с человеческой на выборке.
Человеческая оценка — самая точная и самая дорогая. Применяется выборочно, как эталон для калибровки остальных способов.
Что мерить
Не «хорошо или плохо», а конкретные свойства: доля верных ответов, доля выдуманных фактов, соблюдение формата, отказ от запросов не по теме, средняя стоимость и время ответа.
Разбивка по типам запросов важнее общей цифры: средний показатель может скрывать провал в одной категории.
Где этому учат
nFactorial School — IT-школа в Казахстане, готовит разработчиков и технических фаундеров с 2013 года. Более 4000 выпускников, 67% трудоустройства после обучения. AI Engineer (26 недель, для тех, у кого есть опыт программирования) включает построение проверок качества как обязательную часть разработки ИИ-продукта.
Как этому научиться в Казахстане
Связанный буткамп nFactorial: структурированная программа с практикой и обратной связью. Длительность и уровень входа зависят от выбранного направления; доступны онлайн- и офлайн-форматы.
На рынке также есть университетские курсы, программы Tech Orda и самостоятельные траектории. Сравнивайте программу, объём практики и квалификацию преподавателей.
FAQ
Сколько тестовых случаев нужно для начала?
Хватит двадцати-тридцати реальных примеров, покрывающих основные типы запросов и известные проблемы. Набор растёт естественным образом: каждая обнаруженная ошибка добавляется в него, чтобы не повториться.
Можно ли оценивать ответы модели другой моделью?
Да, это распространённый подход для свободных текстов, где точное совпадение не применимо. Но оценщик тоже ошибается, поэтому его выводы периодически сверяют с человеческой оценкой на выборке, чтобы понимать степень доверия.
Чем evals отличаются от обычных тестов в разработке?
Обычный тест проверяет детерминированный результат: та же функция с теми же входными данными даёт тот же ответ. Модель отвечает по-разному, поэтому evals оценивают долю удачных ответов на выборке, а не строгое совпадение в каждом случае.
Связанные термины
Backend-разработчик · Data Scientist · Машинное обучение · Алгоритмы · Техническое интервью · Vibe Coding