Métricas

Introdução No campo do processamento de linguagem natural (NLP) e do aprendizado de máquina, especialmente ao trabalhar com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), a avaliação da qualidade do texto gerado é crucial. Seja para tarefas de sumarização, tradução automática ou geração de texto criativo, precisamos de métricas objetivas para comparar a saída do modelo com um padrão de referência. Uma das suítes de métricas mais utilizadas para essa finalidade é a ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation). ...

Aprofundando nas Métricas de Avaliação de Modelos As métricas de avaliação de modelos são ferramentas cruciais para entender o desempenho de um algoritmo de Machine Learning após o treinamento. Elas nos fornecem uma maneira quantitativa de medir o quão bem o modelo está generalizando para novos dados e de comparar diferentes modelos ou configurações. A escolha da métrica certa depende fortemente do tipo de problema (classificação, regressão, clustering, etc.) e dos objetivos de negócio. ...