AI EVALUATION & RELIABILITY
Terus deploy. Masalahnya AI boleh berjaya untuk soalan kita tetapi gagal bila 100 pengguna sebenar mula menggunakannya. AI evaluation bermaksud kita uji sistem secara sistematik. Contohnya buat 50 kes ujian: Kes 1: pela…
Original copy-ready text
Terus deploy. Masalahnya AI boleh berjaya untuk soalan kita tetapi gagal bila 100 pengguna sebenar mula menggunakannya. AI evaluation bermaksud kita uji sistem secara sistematik. Contohnya buat 50 kes ujian: Kes 1: pelanggan mahu refund. Kes 2: pelanggan marah. Kes 3: maklumat tak cukup. Kes 4: pelanggan beri arahan pelik. Kes 5: database tak dapat diakses. Kemudian ukur: • Berapa banyak berjaya? • Mana yang gagal? • Kenapa gagal? • Tool yang betul digunakan? • Jawapan grounded atau mereka-reka? • Model A atau Model B lebih baik? • Update baru menyebabkan prestasi jatuh? Antara benda perlu belajar: • Evaluation dataset • Success criteria • LLM-as-a-judge • Human evaluation • Regression testing • Tracing • Monitoring • Failure analysis DeepLearning(dot)AI ada kursus khusus
Exact prompt text captured from the public post/author comments on facebook.com/kelasmultimediaofficial. · Attribution: Kelas Multimedia