Suy luận / NAVIN RESEARCH
Build a Small Reasoning Evaluation Dataset That Matters
Create a compact, versioned eval set from real failures before chasing broad benchmark scores.
Create a compact, versioned eval set from real failures before chasing broad benchmark scores.
Tóm tắt: Begin with 30-100 representative cases tied to actual user value. Include normal, boundary, ambiguous, and adversarial inputs. Store expected properties and graders, not only one brittle reference sentence.
Các bước triển khai
- Sample production-like tasks after removing sensitive data.
- Label task type, difficulty, required evidence, and failure severity.
- Use deterministic graders wherever possible and rubric graders for subjective qualities.
- Freeze a regression set while rotating a private holdout set.
Danh sách kiểm tra
- Review grader disagreement manually.
- Track pass rate by task slice, not only one average.
- Run the baseline and candidate under identical settings.
Sai lầm thường gặp
- Writing evals from model capabilities instead of user tasks.
- Leaking all test cases into prompts or examples.
- Changing prompts, models, and graders simultaneously.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
