 Comment surveilleriez-vous et évalueriez-vous les performances d'un modèle GPT ?
La surveillance et l'évaluation des performances d'un modèle GPT sont généralement effectuées en mesurant la précision de sa sortie. Cela peut être fait en comparant la sortie du modèle aux données de vérité terrain ou en testant ses performances sur des tâches spécifiques conçues pour le modèle. De plus, les performances peuvent être mesurées à l'aide de mesures telles que la perplexité (la probabilité de générer correctement une phrase) et la précision (le pourcentage de phrases correctement générées). D'autres méthodes d'évaluation comprennent des tests basés sur l'homme, tels que des études d'annotateurs, qui permettent aux humains d'évaluer la précision du modèle et la façon dont il exécute la tâche prévue.