Perguntas frequentes
Os OpenAI Graders são modelos de IA usados para pontuar os resultados de outros modelos de IA, atuando como juízes especialistas. São projetados para avaliar comportamentos complexos da IA para além da simples precisão, focando-se em qualidades com nuances como utilidade, correção, voz da marca, tom e empatia.
Eles usam uma abordagem "LLM-como-juiz", onde um modelo de IA poderoso (como o GPT-4) avalia o resultado de outra IA com base numa rubrica detalhada. Isso permite-lhes avaliar qualidades subjetivas que métricas simples não conseguem, fornecendo pontuações ou rótulos para aspetos como simpatia, empatia ou utilidade geral.
Existem tipos básicos como "string_check" e "text_similarity" para tarefas diretas como validação de formato ou resumos factuais. Para avaliações avançadas e subjetivas, "score_model" e "label_model" usam uma IA para avaliar outra IA. Os "python_graders" e "multigraders" personalizados permitem avaliações complexas e encadeadas.
A implementação de um sistema com OpenAI Graders, especialmente para o Ajuste Fino por Reforço, consome muitos recursos. Requer engenheiros de ML especializados, um orçamento de computação substancial para executar os trabalhos de ajuste fino e avaliação, e um fluxo constante de dados rotulados de alta qualidade, o que leva a um investimento significativo de tempo e dinheiro.
Embora os OpenAI Graders sejam usados principalmente para impulsionar o RFT, fornecendo feedback para a auto-melhoria da IA, construir tal pipeline é complexo e caro. Para muitas empresas, métodos de avaliação mais simples podem ser suficientes, ou podem procurar plataformas que oferecem benefícios semelhantes ao RFT sem a sobrecarga do 'faça você mesmo'.
Plataformas como a eesel AI oferecem uma alternativa prática ao aprender com os seus dados históricos existentes (por exemplo, tickets de suporte) para ajustar um modelo de IA. Isto proporciona um treino profundo e contextual sem a necessidade de construir um pipeline de RFT personalizado ou gerir diretamente os complexos OpenAI Graders, permitindo uma implementação e controlo mais rápidos.
