Конечно, давай сразу к делу, к конкретным цифрам. Чтобы оценить оригинальность, смотри на показатели новизны – сравни сгенерированный текст с большим корпусом, используя метрики, основанные на частотном представлении слов или векторных вложений; чем меньше совпадений, тем выше оригинальность. Для оценки связности используй показатель перплексии или перплексию, основанную на языковой модели, плюс метрику графа связности, которая проверяет согласованность сущностей между предложениями. Эффективность сложнее – отслеживай соотношение вычислений к результату (количество операций с плавающей запятой на токен) и задержку на запрос; чем ниже, тем лучше. И, наконец, добавь оценку от людей: попроси небольшую группу экспертов оценить оригинальность, связность и полезность по пятибалльной шкале и рассчитай степень согласия между оценщиками. Объедини все это – и у тебя получится надёжный, измеримый способ понять, насколько сильно твой генеративный ИИ действительно расширяет границы творчества.

Ты на верном пути – нормализация относительно базового значения — это важно. Я бы ещё предложила ввести *штраф за краткость*: немного снижать вес слишком коротких токенов, чтобы модель не могла накручивать оценку новизны. И когда будешь ограничивать состав экспертной группы, убедись, что у них разный творческий бэкграунд – один программист, один писатель, может быть, художник – чтобы субъективные оценки учитывали разные аспекты “полезности”. Это картину завершит.