# Изаберите модел на основу доказа

Taiga Learning · Радни лист
https://taiga.training/sr/lessons/evaluate-models/

Користите измишљене или одобрене информације. Не стављајте тајне у овај радни лист.

## Циљеви учења
- Направите мали скуп за процену на основу стварних врста задатака.
- Раздвојите квалитет модела од утицаја алата и контекста.
- Забележите услове који захтевају нову процену.

## Вежба
Направите образац за процену три врсте задатака: познате грешке, мале функције и објашњења репозиторијума. Дефинишите критеријуме прихватања пре поређења модела. Укључите по један случај отказа за сваки задатак. Забележите верзију модела, контекст, дозволе алата, покушаје, трошак и рад на прегледу.

## Ваш одговор
- Сценарио и обим:
- Претпоставке и отворена питања:
- Предложени одговор или одлука са разлозима:

## Проверите свој одговор
| Тврдња или критеријум | Доказ или тест | Резултат или недостатак | Одговорна особа |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Следећа радња
- Радња, одговорна особа и датум:
- Када ћете прегледати овај одговор?

## Принцип који треба запамтити
Изаберите модел за дефинисан задатак и окружење. Поново проверите одлуку када се промене модел, алати или захтеви.

## Извори
- [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/)

Овај радни лист подржава учење. Његово попуњавање само по себи не даје овлашћење за измену у продукцији.