Zašto je evaluacija kritična?
Evaluacija AI modela je proces koji određuje je li model spreman za produkcijsku implementaciju i koliko dobro ispunjava poslovne ciljeve. Bez rigoroznne evaluacije, organizacije implementiraju modele koji ne rade na stvarnim podacima, pokazuju pristranost prema određenim skupinama ili daju točne odgovore na pogrešna pitanja.
Dimenzije evaluacije
Točnost modela: standardne ML metrike (preciznost, odziv, F1, AUC-ROC). Robustnost: izvedba na distribucijskim pomaknucima i rubnim slučajevima. Pravednost: konzistentnost metrika kroz demografske podgrupe. Kalibriranost: izlazne vjerojatnosti odražavaju stvarnu nesigurnost. Latencija: produkcijska izvedba pod opterećenjem. Poslovni učinak: dolazi li poboljšanje metrike modela do poboljšanja poslovnih KPI-ja?
Evaluacija LLM-ova
Evaluacija generativnih modela dodaje izazove: automatske metrike (ROUGE, BLEU) koreliraju slabo s kvalitetom percepcijom čovjeka. LLM-as-judge (korištenje snažnog modela za evaluaciju izlaza) je popularan pristup, ali ima vlastite pristranosti. Zlatne standarde (human evaluation) treba kombinirati s automatiziranim pristupima.