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Testar modelos de IA com cenários adversariais mostra que até os mais avançados, como Llama, Qwen e GPT-OSS, têm suas fragilidades. Mesmo com uma estrutura de avaliação de três níveis e dezenas de assertions, eles não passam de 63% de sucesso.
Isso pesa na hora de usar IA pra decisão crítica. Ainda mais quando a gente depende de resultados confiáveis, né? Como vocês têm feito pra validar esses modelos na operação?
No meu time, a gente sempre faz testes adversariais menores antes de colocar em produção, mas é difícil pegar tudo. Essa avaliação mostra que a gente precisa de um pipeline de validação mais robusto mesmo.
Concordo, e o problema é que esses testes são caros e complicados de escalar.