Kies een model op basis van bewijs

Definieer het besluit

Een modelvergelijking heeft een specifieke toepassing nodig. Een model dat een kleine functie goed uitlegt, kan een grote repositorywijziging minder goed afhandelen. Een goedkoper model kan aan de kwaliteitseis voor routinematige omzettingen voldoen. Een moeilijk onderzoek kan meer redeneercapaciteit vragen.

Schrijf eerst de taak en beperkingen op. Neem toegestane gegevens, vereiste tools, responstijd en maximaal aanvaardbare kosten mee. Sommige beperkingen zijn verplicht. Middel een beperking op gegevensverwerking niet weg omdat een andere score hoog is.

Gebruik representatieve taken

Bouw een kleine evaluatieset uit werk dat uw team daadwerkelijk doet. Verwijder gevoelige gegevens, tenzij de evaluatieomgeving daarvoor is goedgekeurd. Neem eenvoudige taken, moeilijke taken en taken op waarbij om ontbrekende informatie vragen het juiste antwoord is.

Gebruik voor een fictieve rapportagedienst een bekend datumdefect, een kleine filterfunctie en uitleg van een autorisatieregel. Bereid het verwachte resultaat voor voordat u de vergelijking uitvoert. Neem een negatieve test op die het bekende defect afwijst.

Houd sommige taken apart van promptontwikkeling. Als u de prompt steeds op elk voorbeeld afstemt, kan de eindscore de algemene prestaties overdrijven. Een aparte set helpt zien of de verbeterde prompt ook buiten de gebruikte ontwikkelvoorbeelden werkt.

Houd de vergelijking eerlijk

Noteer de exacte modelversie, prompt, aangeleverde context, tools en rechten. Gebruik gelijkwaardige uitgangssituaties. Als het ene model een volledige repository krijgt en het andere één bestand, vergelijkt het resultaat zowel workflows als modellen.

Workflowvergelijkingen kunnen nuttig zijn. Benoem ze correct. Een agentproduct omvat meer dan een model: contextselectie, tools, uitvoeringslimieten en herstelgedrag kunnen het resultaat beïnvloeden.

Voer taken herhaaldelijk uit als variatie in de uitvoer belangrijk is. Noteer mislukte pogingen in plaats van alleen het beste resultaat te rapporteren. Gebruik bij subjectieve criteria een schriftelijk beoordelingskader en waar praktisch meer dan één reviewer.

Beoordeel kwaliteit vóór snelheid

Controleer eerst verplichte acceptatiecriteria. Voldoet de wijziging aan de eis? Blijven toegangscontroles behouden? Slagen de relevante tests? Kan een reviewer de diff begrijpen?

Vergelijk daarna inspanning, doorlooptijd en kosten voor aanvaardbare resultaten. Neem nieuwe pogingen en menselijke review mee. Een goedkoop antwoord dat herhaaldelijk moet worden gecorrigeerd, kan op taakniveau duur zijn.

Openbare benchmarks kunnen helpen kandidaten te vinden. Ze gebruiken specifieke taaksets en scoringsmethoden. Behandel een benchmarkscore niet als een directe meting van de productiviteit van uw team.

Leg het besluit en de herbeoordelingsvoorwaarden vast

Het resultaat kan een beperkte aanbeveling zijn. Bijvoorbeeld: ‘Gebruik dit model voor kleine testtoevoegingen in deze repository, met de bestaande revieweisen.’ U hebt niet voor elke taak hetzelfde model nodig.

Geef aan wat een nieuwe evaluatie vereist. Voorbeelden zijn een nieuwe modelversie, een andere toolconfiguratie, een nieuwe gegevenscategorie of een aanhoudend foutpatroon. Houd een alternatief beschikbaar voor taken die de capaciteit van het gekozen model overstijgen.

Het doel van evaluatie is onzekerheid over een werkelijk besluit verminderen. Vermijd een permanente modellenwedstrijd die meer inspanning kost dan het werk dat ze ondersteunt.