# Обирайте модель на основі доказів

Taiga Learning · Робочий аркуш
https://taiga.training/uk/lessons/evaluate-models/

Використовуйте вигадану або дозволену інформацію. Не записуйте секрети в цей робочий аркуш.

## Навчальні цілі
- Створювати невеликий набір для оцінювання з реальних типів задач.
- Відокремлювати якість моделі від впливу інструментів і контексту.
- Записувати умови, що потребують нового оцінювання.

## Вправа
Створіть аркуш оцінювання для трьох типів задач: відомого дефекту, невеликої функції та пояснення репозиторію. Визначте критерії приймання перед порівнянням моделей. Включіть один випадок відмови для кожної задачі. Запишіть версію моделі, контекст, права інструментів, спроби, вартість і зусилля на перегляд.

## Ваша відповідь
- Сценарій і межі:
- Припущення та відкриті питання:
- Запропонована відповідь або рішення з обґрунтуванням:

## Перевірте свою відповідь
| Твердження або критерій | Доказ або тест | Результат або прогалина | Відповідальний |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Наступна дія
- Дія, відповідальний і дата:
- Коли ви переглянете цю відповідь?

## Принцип, який слід запам’ятати
Обирайте модель для визначеної задачі й середовища. Перевіряйте рішення повторно, коли змінюється модель, інструменти або вимоги.

## Джерела
- [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/)

Цей робочий аркуш допомагає навчатися. Його заповнення саме по собі не дає дозволу на зміну в продуктивному середовищі.