Durante quale fase del ciclo di vita del modello di IA generativa vengono eseguiti i test per misurare l'accuratezza del modello?

Durante la fase di valutazione, il modello di IA generativa viene testato utilizzando un set di dati separato (non visto durante l'addestramento) per misurare metriche come accuratezza, precisione, richiamo o F1-score. Questo passaggio è cruciale per comprendere le prestazioni del modello nel mondo reale e identificare eventuali bias o aree di miglioramento. Il deployment avviene dopo la valutazione e il fine-tuning, mentre la selezione dei dati è una fase iniziale che precede l'addestramento e la valutazione. Il fine-tuning è un processo di ulteriore addestramento del modello, spesso basato sui risultati della valutazione, per ottimizzare le sue prestazioni su un compito specifico.