SL
PrijavaZačnite zdaj
Slovar pojmov

Strokovnjak za zagotavljanje kakovosti UI

Kaj je Strokovnjak za zagotavljanje kakovosti UI?

Strokovnjak za zagotavljanje kakovosti UI preverja, ali aplikacije UI delujejo zanesljivo, pravilno in primerno. Vloga vključuje testna vprašanja in primerjalne teste, primerjavo različnih modelov, analizo ocen uporabnikov ter odkrivanje halucinacij in poslabšanja skozi čas. Na primer: preden preidete na nov model, na 50 tipičnih povpraševanj strank odgovorita oba modela in se primerjata glede na določena merila.

Kako pomaga KI.ordo

V KI.ordo to delo podpirata predloga „Primerjaj modele (primerjalni test)“ in ocene odgovorov z 👍/👎; ocene se uporabljajo za izboljšanje znanja in navodil, ne za učenje modelov.

Več o tem : Strokovnjak za zagotavljanje kakovosti UI

Ustrezne predloge

Teme

  • Kakovost
  • Testiranje
  • Vloga

Preizkusite KI.ordo

Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.

Začni predstavitev
← Vsi pojmi

Sorodni pojmi

Benchmarking

Primerjalno testiranje (benchmarking) na področju UI pomeni sistematično primerjanje modelov ali sistemov z opredeljenimi nalogami in merili. Javna primerjalna merila merijo na primer splošno znanje, sklepanje ali programerske sposobnosti; za praktično uporabo pa so najpomembnejši testni primeri iz lastnega vsakdanjega dela. Tipična merila so pravilnost, popolnost, odzivni čas in stroški. To pomaga odločiti, ali je manjši, cenejši model za nalogo dovolj dober.

  • Primerjava modelov
  • Evaluation
  • +1
Predloga

Halucinacija

Halucinacija je izpis modela UI, ki zveni prepričljivo, a je napačen ali popolnoma izmišljen – na primer neobstoječa sodba, napačna številka ali izmišljen vir. Vzrok: jezikovni modeli ustvarjajo verjetna besedila, dejstev pa samodejno ne iščejo. Tveganje se zmanjša, kadar odgovori temeljijo na preverjenih virih, so dokazi navedeni in ljudje preverijo pomembne rezultate.

  • Jezikovni modeli
  • zanesljivost
  • +1
Predloga

Točnost in stabilnost modelov UI

Točnost opisuje, kako pogosto model UI daje pravilne rezultate; stabilnost opisuje, kako zanesljivo ta zmogljivost ostaja – ob rahlo spremenjenih vnosih, z novimi podatki ali skozi čas. Model je lahko pri preizkusu zelo točen, a nestabilen, če že preoblikovanje vprašanja vodi do drugačnega odgovora. Za uporabo v praksi se obe lastnosti preverjata s fiksnimi testnimi primeri, navzkrižnim preverjanjem in stalnim spremljanjem.

  • Kakovost modela
  • Robustnost
  • +1

Odmik modela

Odmik modela je postopno slabšanje napovedne kakovosti modela med delovanjem, ker se resničnost spreminja v primerjavi s podatki za učenje. Ločimo spremembe vhodnih podatkov (odmik podatkov) in spremembe razmerja med vhodi in rezultati (odmik konceptov). Primer: model za zaznavanje goljufij spregleda nove goljufive sheme. Rešitev sta stalno spremljanje metrik in redno ponovno učenje.

  • MLOps
  • kakovost modela
  • +1