Зачем нужны evals в работе с LLM

Зачем это нужно

Простые проверочные прогоны помогают понять, где Gemini реально экономит время, где ему не хватает контекста и где нужен обязательный контроль человека перед финальным результатом.

Теория

Как будем называть evals

В этом курсе вместо слова evals используем термин проверочные прогоны. Это короткие практические проверки качества: ты даешь LLM типовую задачу и смотришь, насколько ответ реально годится в работу.

Зачем это нужно

Твоя работа уникальна. LLM может отлично справляться с одним типом задач и заметно хуже с другим. Проверочные прогоны помогают увидеть это на реальных примерах, а не на ощущениях.

Они особенно полезны для повторяемых задач: посты в соцсети, еженедельные отчеты, описания товаров, ответы по шаблонным вопросам. После нескольких прогонов ты начинаешь лучше понимать сильные и слабые стороны модели именно в твоем процессе.

Почему это регулярная задача

AI-вендоры регулярно выпускают новые модели и обновления, часто раз в квартал. После обновлений стиль, точность и поведение модели могут меняться. Поэтому для power users (продвинутых пользователей) проверочные прогоны — это не разовая акция, а рабочая рутина.

Пример простого prompt: «Сделай пост для соцсетей о запуске нового продукта, 600–800 знаков, живой и понятный стиль, без кликбейта. В конце дай 3 факта, которые нужно проверить вручную.»

Практика

Задание

Цель: собрать мини-проверочный прогон для одной повторяющейся задачи с постами для соцсетей.

1. Выбери одну тему для постов в соцсетях, которую ты публикуешь регулярно. Примеры: анонсы продуктов, полезные советы, кейсы клиентов, новости команды.
2. Собери 5–10 своих реальных постов на эту тему.
3. Напиши 2–3 prompt, которые должны дать похожий результат. Включи контекст, который ты обычно знаешь в работе.
4. Запусти эти prompt в Gemini или другой LLM.
5. Сравни ответы модели со своими постами по трем пунктам:
   • переданы ли ключевые факты;
   • подходит ли тон и стиль;
   • что пропущено или нужно улучшить.
6. Сделай вторую итерацию: улучши prompt. Добавь конкретные ограничения, формат ответа и 1–2 эталонных примера.
7. Зафиксируй итог: какие посты LLM может делать как сильный черновик, а где нужен обязательный ручной контроль перед публикацией.

Как понять, что всё получилось

• У тебя есть набор примеров, тестовые prompt и критерии сравнения.
• Ты видишь, какие формулировки prompt дают лучший результат именно для твоей задачи.
• У тебя есть понятное правило: что можно делегировать LLM, а что всегда проверяет человек.

Проверь себя

Дополнительно

Для повторяющихся задач удобно создавать постоянные «настройки роли»:

• Gemini Gems в Gemini: можно сохранить инструкцию, стиль, формат ответа и контекст под конкретный тип задач (например, «редактор постов для соцсетей»).
• GPTs в ChatGPT: похожая идея, когда ты собираешь своего помощника с фиксированными правилами и поведением.

Это снижает количество ручных правок, потому что ты не начинаешь каждый раз с нуля: базовые требования уже встроены, а ты только даешь входные данные и делаешь финальную проверку. Полезно повторять проверочные прогоны после крупных обновлений модели, чтобы быстро понять, стало лучше или хуже на твоих типовых задачах.