AI TRAINING
Andrew Ng szerint az AI-értékelési tesztelés a bevezetés legfőbb akadálya
Ha komolyabb AI-munkát végez, mint egy átlagos feladat, akkor VALÓBAN szüksége van egy strukturált módszerre a pontosság megítéléséhez. Andrew Ng a megfelelő értékelési tesztelést jelölte meg az első számú akadályként, amely megakadályozza a csapatokat az ágens alapú munkafolyamatok sikeres bevezetésében.
Az AI-val való hatékonyabb munka érdekében el kell kezdenie mérnöki módon gondolkodni! Meg kell tanulnia valószínűségi alapon gondolkodni az AI által létrehozott lehetséges kimenetelekről. Termékeink mostantól „olyan módon is sikeresek lehetnek, amit el sem tudtunk képzelni” (és ugyanígy kudarcot is vallhatnak), és ezt a valószínűségi jelleget a mérnököknek meg kell tanulniuk kezelni, amikor AI-ra építenek.
- Készítse el az AI promptot egyértelmű iránymutatásokkal és releváns adatokkal.
- Futtasson kódalapú ellenőrzéseket az irányelvekkel, a márkával vagy a minőséggel kapcsolatos egyértelmű hibák kiszűrésére.
- Címkézzen fel manuálisan legalább 12 tesztesetet 3 konkrét kritérium alapján a minták felismeréséhez.
- Tanítson be egy LLM bírót a felcímkézett adatsoron, hogy az értékelést több száz válaszra tudja skálázni.
- Fejlessze ki a mérnöki gondolkodásmódot a valószínűségi AI-kimenetek hatékonyabb kezeléséhez.
Miért fontos?
Andrew Ng a megfelelő értékelési tesztelést jelölte meg az első számú akadályként, amely megakadályozza a csapatokat az ágens alapú munkafolyamatok sikeres bevezetésében. ---