W której fazie cyklu życia generatywnego modelu AI uruchamiane są testy w celu zmierzenia dokładności modelu?

Faza oceny (Evaluation) jest etapem, w którym model generatywny AI jest testowany pod kątem jego wydajności i dokładności. W tej fazie używa się metryk oceny, aby zmierzyć, jak dobrze model radzi sobie z zadaniem, do którego został zaprojektowany, na przykład generując tekst, obrazy czy kod. Celem jest zrozumienie mocnych i słabych stron modelu przed jego wdrożeniem. Wdrożenie (Deployment) to etap, na którym model jest udostępniany użytkownikom, a nie testowany. Selekcja danych (Data selection) to wcześniejszy etap, skupiający się na wyborze odpowiednich danych do treningu. Dostrajanie (Fine-tuning) to proces adaptacji wstępnie wytrenowanego modelu do konkretnego zadania lub zbioru danych, co również poprzedza kompleksową ocenę końcową.