Как оценивать LLM в боевых условиях, когда на идеальный бенчмарк нет времени

Алёна, эксперт с пятилетним стажем оценки языковых моделей, рассказывает о типичной проблеме: академические бенчмарки требуют месяцев работы, а командам нужно оценить модель или пайплайн к следующему релизу. В результате многие либо вообще не оценивают (пара ручных примеров), либо делают «минимально нормальную» оценку — 10–20 запросов, LLM-судья, средний балл. Второй вариант опасен: он создаёт ложное чувство уверенности, хотя сигнал крайне слабый.

Автор подчёркивает, что проблема не в лени, а в темпе разработки. Классический академический подход слишком тяжеловесен для индустрии. В статье, вероятно, будут даны практические советы, как найти баланс между скоростью и качеством оценки, опираясь на опыт создания Russian SuperGLUE, ruMTEB и проекта MERA.