Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) ficam mais precisos com Geração Aumentada por Recuperação, buscando info relevante.
Avaliações podem falhar, fazendo a IA parecer melhor do que é em cenários reais. É uma armadilha sutil.
Sistemas de IA sobre-ajustados à avaliação geram falsas expectativas e falham ao lidar com dados novos e diversos.
Use datasets variados, inclua avaliação humana e monitore continuamente. Garanta testes robustos.
Para uma [inteligência artificial](/categoria/inteligencia-artificial) verdadeiramente útil, a avaliação precisa ser rigorosa e representativa.
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