# Vali mudel tõendite põhjal

Taiga Learning · Tööleht
https://taiga.training/et/lessons/evaluate-models/

Kasuta väljamõeldud või heaks kiidetud teavet. Ära pane sellesse töölehte saladusi.

## Õpieesmärgid
- Koosta päris ülesandetüüpidest väike hindamiskomplekt.
- Erista mudeli kvaliteet tööriistade ja konteksti mõjust.
- Pane kirja tingimused, mis nõuavad uut hindamist.

## Harjutus
Koosta hindamisleht kolmele ülesandetüübile: teadaolev viga, väike funktsioon ja koodihoidla selgitus. Määra vastuvõtukriteeriumid enne mudelite võrdlemist. Lisa iga ülesande kohta üks tõrkejuhtum. Pane kirja mudeli versioon, kontekst, tööriistaõigused, katsed, kulu ja ülevaatuseks vajalik töö.

## Sinu vastus
- Stsenaarium ja ulatus:
- Eeldused ja lahtised küsimused:
- Pakutud vastus või otsus koos põhjendustega:

## Kontrolli oma vastust
| Väide või kriteerium | Tõend või test | Tulemus või lünk | Vastutaja |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Järgmine tegevus
- Tegevus, vastutaja ja kuupäev:
- Millal vaatad selle vastuse üle?

## Säilitatav põhimõte
Vali mudel kindla ülesande ja keskkonna jaoks. Kontrolli otsust uuesti, kui mudel, tööriistad või nõuded muutuvad.

## Allikad
- [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/)

See tööleht toetab õppimist. Selle täitmine ei anna iseenesest luba tootmiskeskkonna muudatuseks.