# Выбірайце мадэль на аснове доказаў

Taiga Learning · Працоўны ліст
https://taiga.training/be/lessons/evaluate-models/

Выкарыстоўвайце выдуманую або ўхваленую інфармацыю. Не змяшчайце сакрэты ў гэтым працоўным лісце.

## Мэты навучання
- Ствараць невялікі набор для ацэнкі з рэальных тыпаў задач.
- Аддзяляць якасць мадэлі ад уплыву інструментаў і кантэксту.
- Запісваць умовы, якія патрабуюць новай ацэнкі.

## Практыкаванне
Стварыце табліцу ацэнкі для трох тыпаў задач: вядомага дэфекту, невялікай функцыі і тлумачэння рэпазіторыя. Вызначце крытэрыі прыёмкі перад параўнаннем мадэляў. Уключыце адзін выпадак памылкі для кожнай задачы. Запісвайце версію мадэлі, кантэкст, дазволы інструментаў, спробы, кошт і намаганні на праверку.

## Ваш адказ
- Сцэнарый і абсяг:
- Дапушчэнні і адкрытыя пытанні:
- Прапанаваны адказ або рашэнне з абгрунтаваннем:

## Праверце свой адказ
| Сцверджанне або крытэрый | Доказ або тэст | Вынік або прабел | Адказны |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Наступнае дзеянне
- Дзеянне, адказны і дата:
- Калі вы перагледзіце гэты адказ?

## Прынцып, які трэба запомніць
Выбірайце мадэль для вызначанай задачы і асяроддзя. Пераглядайце рашэнне, калі змяняюцца мадэль, інструменты або патрабаванні.

## Крыніцы
- [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/)

Гэты працоўны ліст падтрымлівае навучанне. Само яго запаўненне не дазваляе змены ў production-асяроддзі.