Jak byś monitorował i oceniał wydajność modelu GPT?
Monitorowanie i ocena wydajności modelu GPT zwykle odbywa się poprzez pomiar dokładności jego wyników. Można to zrobić porównojąc wyniki modelu z danymi referencyjnymi lub testując jego wydajność na zadaniach zaprojektowanych specjalnie dla tego modelo. Dodatkowo, wydajnosici może być mierzona za pomocą metryk takich jak perplexity (prawdopodobieństwo poprawnego generowania zdania) i precision (procent poprawnie wygenerowanych zdań). Inne metody oceny obejmują testy oparte na ludzkich ocenach, takie jak badania anotatorów, które pozwalajon ludziom ocenić dokładność modelu i jak dobrze wykonuje zamierzone zadanie.