На каком этапе жизненного цикла генеративной модели ИИ проводятся тесты для измерения точности модели?

На этапе оценки (Evaluation) генеративной модели ИИ проводятся тесты для измерения её точности, качества генерируемых данных и соответствия поставленным задачам. Это включает использование метрик, таких как FID, Inception Score, BLEU, ROUGE, или человеческую оценку. Развертывание (Deployment) — это выпуск модели в рабочую среду. Выбор данных (Data Selection) происходит до обучения и влияет на качество модели, но не измеряет её точность. Тонкая настройка (Fine-tuning) — это процесс адаптации предобученной модели, который сам по себе не является этапом измерения точности, хотя после него также проводится оценка.