Choisir le bon LLM par l'évaluation
Évaluez systématiquement quel modèle produit les meilleurs résultats pour une recette spécifique.
Le problème
Les équipes choisissent les modèles LLM par intuition ou influence marketing, puis les utilisent indéfiniment. Quand de nouveaux modèles sortent, personne ne fait de comparaison rigoureuse — les équipes ratent donc de meilleures options ou changent prématurément sur la base du battage médiatique. Le résultat : une qualité médiocre, des coûts inutiles, ou les deux.
La solution
Le système de Bakeoff de JieGou envoie les mêmes entrées à plusieurs configurations de modèles et utilise un scoring par LLM-juge pour déterminer quel modèle offre réellement les meilleures performances. Les intervalles de confiance statistiques empêchent les conclusions prématurées, et la génération d'entrées synthétiques assure la diversité des jeux de test.
Étapes du workflow
Créer le Bakeoff
Étape recetteSélectionner la recette à évaluer et choisir deux configurations de modèles ou plus à comparer (par exemple Claude Sonnet vs. GPT-5 vs. Gemini Pro).
Générer des entrées synthétiques
Étape recetteGénérer automatiquement 50 entrées de test diversifiées à partir de la structure d'entrée de la recette, couvrant divers scénarios et cas limites.
Exécuter l'évaluation multi-juges
Traitement parallèleExécuter toutes les variantes de modèles en parallèle, puis faire noter chaque sortie par 2 à 3 LLM-juges indépendants avec scoring par consensus.
Examiner les résultats statistiques
Porte d'approbationLe responsable d'ingénierie examine les intervalles de confiance, les comparaisons de coûts et la cohérence inter-juges avant de déployer le modèle gagnant.
Résultats attendus
- La sélection des modèles basée sur les données remplace les suppositions
- Optimisation des coûts — identification de modèles moins chers offrant une qualité équivalente
- La confiance statistique empêche les conclusions prématurées
- Processus reproductible pour réévaluer lors de la sortie de nouveaux modèles
Essayer ce workflow
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