# اختر نموذجاً استناداً إلى الأدلة

Taiga Learning · ورقة عمل
https://taiga.training/ar/lessons/evaluate-models/

استخدم معلومات افتراضية أو معتمدة. لا تضع أسراراً في ورقة العمل هذه.

## أهداف التعلّم
- إنشاء مجموعة تقييم صغيرة من أنواع المهام الفعلية.
- فصل جودة النموذج عن أثر الأدوات والسياق.
- تسجيل الظروف التي تستدعي تقييماً جديداً.

## التمرين
أنشئ ورقة تقييم لثلاثة أنواع من المهام: عيب معروف، وميزة صغيرة، وشرح مستودع. حدّد معايير القبول قبل مقارنة النماذج. أدرج حالة إخفاق واحدة لكل مهمة. سجّل إصدار النموذج والسياق وصلاحيات الأدوات والمحاولات والتكلفة وجهد المراجعة.

## إجابتك
- السيناريو والنطاق:
- الافتراضات والأسئلة المفتوحة:
- الإجابة أو القرار المقترح، مع الأسباب:

## تحقّق من إجابتك
| الادعاء أو المعيار | الدليل أو الاختبار | النتيجة أو الفجوة | المسؤول |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## الإجراء التالي
- الإجراء والمسؤول والتاريخ:
- متى ستراجع هذه الإجابة؟

## المبدأ الذي يجب تذكّره
اختر نموذجاً لمهمة وبيئة محددتين. أعد فحص القرار عندما يتغير النموذج أو الأدوات أو المتطلبات.

## المصادر
- [NIST: Generative AI Profile](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)
- [METR: Developer productivity study methodology](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)

تدعم ورقة العمل هذه التعلّم. ولا يمنح إكمالها بحد ذاته إذناً بإجراء تغيير في بيئة الإنتاج.