أبرزت شركتا NVIDIA وOpenAI مؤخرًا أهمية دوائر التغذية الراجعة البياناتية (Data Feedback Loops) كأحد الركائز الأساسية لتحسين الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مستمر. تُعرف هذه الدائرة بـ"العجلة الدوارة للبيانات" (Data Flywheel)، حيث تُستخدم بيانات التفاعل مع النماذج لتحسين أدائها تدريجيًا، مما يُنشئ دورة ت.Auto-improvement. وتُعد تقييمات النماذج (Evals) عنصرًا جوهريًا في هذه الدائرة، إذ تُمكّن من قياس الأداء، وتحديد التحسن أو التدهور، وتقديم مدخلات لتحسين النموذج. في مثال عملي، تم استخدام مكتبة OpenAI في بيئة Google Colab لبناء تطبيق بسيط يصنف تذاكر الدعم الفني إلى فئات: "عتاد"، "برمجيات"، أو "أخرى". تم تعريف تعليمات واضحة للنموذج، وتم اختباره على تذكرة واقعية ("الشاشة لا تُشغّل"). ثم تم إنشاء تقييم باستخدام واجهة OpenAI API، حيث تم تحديد اسم التقييم ونوع البيانات (مخصصة) ومواصفات المدخلات (نص التذكرة والتصنيف الصحيح). بعد إنشاء تكوين التقييم، تم إعداد ملف JSONL يحتوي على 50 تذكرة مُصنفة مسبقًا، ثم رُفع هذا الملف إلى منصة OpenAI كمصدر بيانات. بعدها، تم تشغيل التقييم باستخدام معرف التقييم ومعرف الملف، مع تحديد النموذج المستخدم (gpt-4.1) وبنية الرسائل (مطور + مستخدم). أُرسلت البيانات تلقائيًا إلى النموذج، وتم مقارنة النتائج مع التصنيفات الصحيحة وفق معيار "التطابق الدقيق" (eq). بعد اكتمال التقييم، ظهرت النتائج في واجهة OpenAI Console، حيث أظهر التقرير عدد التقييمات الناجحة، والفاشلة، والمتوقفة، مع رابط مباشر للوصول إلى التقرير التفصيلي. هذا يُظهر كيف يمكن للتقنيات الحديثة دعم دورة تقييم آليّة، تُستخدم في بيئات الإنتاج للكشف عن التدهور (Drift)، وقياس فعالية التحسينات، وتحسين جودة التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن المثال بسيط، فإنه يعكس المبادئ الأساسية التي تعتمدها الشركات الكبرى: التقييم ليس مجرد خطوة نهائية، بل جزء من دورة تحسين مستمرة. في البيئات الحقيقية، تزداد تعقيدات البيانات (ضوضاء، تنوّع في الصياغة)، مما يستدعي أدوات قوية لاستخراج الإشارات المهمة. كما أن التقييمات تُستخدم لاختبار النماذج المُعدّلة (Fine-tuned)، وضمان استقرار الأداء عبر الزمن. باختصار، تُعتبر تقييمات النماذج (Evals) حجر الزاوية في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعلم الذاتي، وتحقيق تحسينات مستمرة عبر دوائر تغذية راجعة فعّالة، مما يعزز من قابلية النماذج للتطبيق في بيئات حقيقية ومتعددة التحديات.