# Chọn mô hình dựa trên bằng chứng

Taiga Learning · Worksheet học tập
https://taiga.training/vi/lessons/evaluate-models/

Dùng thông tin giả định hoặc được phê duyệt. Không đưa secret vào worksheet này.

## Mục tiêu học tập
- Tạo một bộ đánh giá nhỏ từ các loại tác vụ thực tế.
- Phân biệt chất lượng mô hình với ảnh hưởng của công cụ và ngữ cảnh.
- Ghi lại những điều kiện cần đánh giá lại.

## Bài tập
Tạo bảng đánh giá cho ba loại tác vụ: lỗi đã biết, tính năng nhỏ và giải thích repository. Xác định tiêu chí nghiệm thu trước khi so sánh mô hình. Thêm một trường hợp thất bại cho mỗi tác vụ. Ghi phiên bản mô hình, ngữ cảnh, quyền của công cụ, số lần thử, chi phí và công sức review.

## Câu trả lời của bạn
- Kịch bản và phạm vi:
- Giả định và câu hỏi còn mở:
- Câu trả lời hoặc quyết định đề xuất, kèm lý do:

## Xác minh câu trả lời
| Nhận định hoặc tiêu chí | Bằng chứng hoặc test | Kết quả hoặc khoảng trống | Người phụ trách |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Hành động tiếp theo
- Hành động, người phụ trách và ngày:
- Khi nào bạn sẽ xem lại câu trả lời này?

## Nguyên tắc cần giữ
Chọn mô hình cho một tác vụ và môi trường cụ thể. Xem lại quyết định khi mô hình, công cụ hoặc yêu cầu thay đổi.

## Nguồn
- [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/)

Worksheet hỗ trợ học tập. Hoàn tất nó tự nó không cho phép thay đổi production.