Cómo creamos un "dataset de oro" para evaluar agentes de IA
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Un equipo quiso crear un dataset de referencia de 5.000 diálogos para escalar un MVP de un asistente RAG que ayuda a operadores de chat de soporte. Pensaban que el encargo a los etiquetadores sería rápido, pero al recibir el resultado vieron que las personas interpretaban las instrucciones de forma creativa. El artículo recoge los problemas que surgieron y cómo los abordaron.
Qué significa
Los equipos que construyen datasets de evaluación para asistentes de IA comprueban que instrucciones poco precisas generan etiquetas inconsistentes, lo que distorsiona cualquier medida de calidad posterior.
Fuentes originales
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- Habr Machine Learning (RU)Leer la noticia completa en Habr Machine Learning (RU)