# Επιλέξτε μοντέλο με αποδεικτικά στοιχεία

Taiga Learning · Φύλλο εργασίας
https://taiga.training/el/lessons/evaluate-models/

Χρησιμοποιήστε φανταστικές πληροφορίες ή πληροφορίες των οποίων η χρήση έχει εγκριθεί. Μην καταχωρίζετε μυστικά σε αυτό το φύλλο εργασίας.

## Μαθησιακοί στόχοι
- Δημιουργήστε ένα μικρό σύνολο αξιολόγησης από πραγματικούς τύπους εργασιών.
- Διαχωρίστε την ποιότητα του μοντέλου από την επίδραση των εργαλείων και του πλαισίου.
- Καταγράψτε τις συνθήκες που απαιτούν νέα αξιολόγηση.

## Άσκηση
Δημιουργήστε φύλλο αξιολόγησης για τρεις τύπους εργασιών: ένα γνωστό ελάττωμα, μια μικρή λειτουργία και μια εξήγηση αποθετηρίου. Ορίστε κριτήρια αποδοχής πριν συγκρίνετε μοντέλα. Συμπεριλάβετε μία περίπτωση αστοχίας ανά εργασία. Καταγράψτε την έκδοση μοντέλου, το πλαίσιο, τα δικαιώματα εργαλείων, τις προσπάθειες, το κόστος και την προσπάθεια ανασκόπησης.

## Η απάντησή σας
- Σενάριο και πεδίο εφαρμογής:
- Παραδοχές και ανοιχτά ερωτήματα:
- Προτεινόμενη απάντηση ή απόφαση, με αιτιολόγηση:

## Επαληθεύστε την απάντησή σας
| Ισχυρισμός ή κριτήριο | Αποδεικτικά στοιχεία ή δοκιμή | Αποτέλεσμα ή έλλειψη | Υπεύθυνος |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Επόμενη ενέργεια
- Ενέργεια, υπεύθυνος και ημερομηνία:
- Πότε θα επανεξετάσετε αυτή την απάντηση;

## Αρχή που πρέπει να θυμάστε
Επιλέξτε μοντέλο για συγκεκριμένη εργασία και περιβάλλον. Επανεξετάστε την απόφαση όταν αλλάζει το μοντέλο, τα εργαλεία ή οι απαιτήσεις.

## Πηγές
- [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/)

Αυτό το φύλλο εργασίας υποστηρίζει τη μάθηση. Η συμπλήρωσή του δεν αποτελεί από μόνη της εξουσιοδότηση για αλλαγή στο περιβάλλον παραγωγής.