Практики оценки систем языковых моделей перед их запуском в рабочую среду, а также их увязки с продуктовыми решениями и ограничениями безопасности и эксплуатации.
На основе опыта оценки системы, использующей языковую модель для сокращения ложных срабатываний при сканировании секретов, GitHub выделяет ряд практик оценки систем LLM перед запуском в производство. В эксперименте подчёркивается необходимость связывать метрики с решением по продукту, имитировать реальную рабочую среду и анализировать ошибки, рассматривая офлайн-оценку как структурированное свидетельство, а не как гарантию поведения во всех производственных сценариях.