# Modelet, konteksti dhe përgjigjet e pasakta

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

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

## Objektivat mësimore
- Ndani aftësinë e modelit nga aksesi në faktet aktuale.
- Dalloni kur një kufizim i munguar ndryshon një përgjigje që përndryshe duket bindëse.
- Kërkoni evidencë që mund ta shqyrtoni.

## Ushtrimi
Zgjidhni një funksion të vogël që e kuptoni. Përdorni kod pa informacion sensitiv.
1. Kërkojini një mjeti AI të miratuar ta shpjegojë funksionin.
2. Jepini kodin që e thërret dhe një test të dështuar.
3. Kërkojini mjetit ta rishikojë shpjegimin.
4. Regjistroni pretendimin e ndryshuar dhe evidencën që e ndryshoi.
5. Regjistroni çdo pasiguri që mbetet.

## 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
Dalja e dobishme kërkon aftësi dhe informacionin e saktë për detyrën. Një shpjegim i qartë nuk vërteton se modeli i kontrolloi supozimet e veta.

## Burimet
- [NIST: Generative AI Profile, AI 600-1](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)

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