Zgjidhni një model mbi bazën e evidencës

Përcaktoni vendimin

Krahasimi i modeleve kërkon një përdorim konkret. Një model që shpjegon mirë një funksion të vogël mund të mos trajtojë po aq mirë një ndryshim të madh në depon e kodit. Një model me kosto më të ulët mund ta plotësojë kërkesën e cilësisë për transformime rutinë. Një hetim i vështirë mund të kërkojë aftësi më të madhe arsyetimi.

Shkruani fillimisht detyrën dhe kufizimet. Përfshini të dhënat e lejuara, mjetet e kërkuara, kohën e përgjigjes dhe koston maksimale të pranueshme. Disa kufizime janë të detyrueshme. Mos e anashkaloni në një mesatare një kufizim të përpunimit të të dhënave vetëm sepse një rezultat tjetër është i lartë.

Përdorni detyra përfaqësuese

Ndërtoni një grup të vogël vlerësimi nga puna që ekipi juaj kryen realisht. Hiqni të dhënat sensitive, përveç rasteve kur mjedisi i vlerësimit është i miratuar për ato të dhëna. Përfshini detyra të thjeshta, të vështira dhe detyra ku përgjigjja e saktë është të kërkohet informacioni i munguar.

Për një shërbim të sajuar raportimi, përdorni një defekt të njohur datash, një funksion të vogël filtrimi dhe një shpjegim të një rregulli autorizimi. Përgatitni rezultatin e pritur para se të kryeni krahasimin. Përfshini një test negativ që refuzon defektin e njohur.

Mbajini disa detyra veçmas nga zhvillimi i prompt-it. Nëse e përshtatni vazhdimisht prompt-in mbi çdo shembull, rezultati final mund ta mbivlerësojë performancën e përgjithshme. Një grup i veçantë ndihmon të zbuloni nëse prompt-i i përmirësuar funksionon edhe jashtë shembujve të përdorur për ta krijuar.

Mbajeni krahasimin të drejtë

Regjistroni versionin e saktë të modelit, prompt-in, kontekstin e dhënë, mjetet dhe lejet. Përdorni gjendje fillestare të barasvlershme. Nëse një model merr të gjithë depon e kodit dhe një tjetër vetëm një skedar, rezultati krahason edhe rrjedhat e punës, jo vetëm modelet.

Krahasimet e rrjedhave të punës mund të jenë të dobishme. Emërtojini saktë. Një produkt agjenti përfshin më shumë sesa një model: përzgjedhja e kontekstit, mjetet, kufijtë e ekzekutimit dhe sjellja e rikuperimit mund të ndikojnë në rezultat.

Përdorni ekzekutime të përsëritura kur ndryshueshmëria e daljes ka rëndësi. Regjistroni përpjekjet e dështuara në vend që të raportoni vetëm rezultatin më të mirë. Për kritere subjektive, përdorni udhëzime të shkruara vlerësimi dhe më shumë se një shqyrtues kur është praktike.

Vlerësoni cilësinë para shpejtësisë

Së pari, kontrolloni kriteret e detyrueshme të pranimit. A e plotëson ndryshimi kërkesën? A i ruan kontrollet e aksesit? A kalojnë testet përkatëse? A mund ta kuptojë një shqyrtues diff-in?

Pastaj krahasoni përpjekjen, kohën e kaluar dhe koston për rezultate të pranueshme. Përfshini riprovimet dhe shqyrtimin njerëzor. Një përgjigje e lirë që kërkon korrigjim të përsëritur mund të kushtojë shumë në nivel detyre.

Matjet publike krahasuese mund të ndihmojnë të identifikoni kandidatë. Ato përdorin grupe të caktuara detyrash dhe metoda vlerësimi. Mos e trajtoni rezultatin e tyre si matje të drejtpërdrejtë të produktivitetit të ekipit tuaj.

Regjistroni vendimin dhe kushtet kur duhet rishikuar

Rezultati mund të jetë një rekomandim i kufizuar. Për shembull: ‘Përdoreni këtë model për shtesa të vogla testesh në këtë depo kodi, me kërkesat ekzistuese të shqyrtimit.’ Nuk ju duhet një model i vetëm për çdo detyrë.

Përcaktoni çfarë do të kërkonte një vlerësim tjetër. Shembuj janë ndryshimi i versionit të modelit, një konfigurim tjetër i mjeteve, një kategori e re të dhënash ose një model i përsëritur dështimesh. Mbani një alternativë për detyrat që tejkalojnë aftësinë e modelit të zgjedhur.

Qëllimi i vlerësimit është të ulë pasigurinë për një vendim real. Shmangni një garë të përhershme modelesh që konsumon më shumë përpjekje sesa puna që mbështet.