# Zgjidhni një model mbi bazën e evidencës

Taiga Learning · Fletë pune
https://taiga.training/sq/lessons/evaluate-models/

Përdorni informacion imagjinar ose të miratuar. Mos vendosni sekrete në këtë fletë pune.

## Objektivat mësimore
- Krijoni një grup të vogël vlerësimi nga lloje reale detyrash.
- Ndani cilësinë e modelit nga efekti i mjeteve dhe kontekstit.
- Regjistroni kushtet që kërkojnë vlerësim të ri.

## Ushtrimi
Krijoni një fletë vlerësimi për tri lloje detyrash: një defekt të njohur, një funksion të vogël dhe një shpjegim të depos së kodit. Përcaktoni kriteret e pranimit para krahasimit të modeleve. Përfshini një rast dështimi për çdo detyrë. Regjistroni versionin e modelit, kontekstin, lejet e mjeteve, përpjekjet, koston dhe punën e shqyrtimit.

## Përgjigjja juaj
- Skenari dhe kufijtë:
- Supozimet dhe pyetjet e hapura:
- Përgjigjja ose vendimi i propozuar, me arsye:

## Verifikoni përgjigjen tuaj
| Pretendimi ose kriteri | Evidenca ose testi | Rezultati ose mangësia | Personi përgjegjës |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Veprimi pasues
- Veprimi, personi përgjegjës dhe data:
- Kur do ta rishqyrtoni këtë përgjigje?

## Parimi për t'u mbajtur mend
Zgjidhni një model për një detyrë dhe mjedis të përcaktuar. Rishikojeni vendimin kur ndryshojnë modeli, mjetet ose kërkesat.

## Burimet
- [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/)

Kjo fletë pune mbështet të mësuarit. Plotësimi i saj nuk autorizon vetë një ndryshim në prodhim.