» Etiket
evaluation
37 yayınModelin Test Edildiğini Bilmesi: AI Güvenliği Üzerine
Modelin test edildiğini bilmesi, AI güvenliği açısından ciddi bir sorun. Bu yazıda, değerlendirme oyununu ve sonuçlarını inceliyoruz.
Değerlendirmelerde Yanlış Ölçüm Yapılıyor
Çoğu değerlendirme, AI modellerinin üretim ortamındaki güvenilirliğini ölçmüyor. Doğru ölçüm için öneriler.
TaxCalcBench: Açık Kaynak Testte Yapay Zeka Vergi Hesaplıyor
TaxCalcBench, LLM'lerin gerçek vergi beyannamelerini doğru doldurup dolduramadığını ölçen açık kaynaklı bir test; en iyi model bile yüzde 54 doğruluk sağlıyor.
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comLLM Değerlendiricileriniz İçin Regresyon Testi Şart
rubric-bench v0.1, LLM tabanlı değerlendiricileri altın veri setleriyle test eden açık kaynak bir araç. CI'da regresyonları yakalayıp model sürüklenmesini önlüyor.
Genel Amaçlı Robot Politikalarını Değerlendirme Yöntemleri
Robot politikalarının değerlendirilmesinde karşılaşılan zorluklar ve RoboLab çözümü hakkında bilgi edinin.
Harvey LAB-AA: Gerçek Dünya Hukuki İşlerde AI Ajanlarının Değerlendirilmesi
Harvey LAB-AA, AI modellerinin gerçek dünya hukuki görevlerdeki performansını değerlendiriyor. Sonuçlar mühendisler için önemli bilgiler sunuyor.
RAG Değerlendirmesi: Fatura Kontrolü, Hasta Kontrolü Değil
Klinik RAG sistemlerinde yanlış varlık atamasının tehlikeleri ve çözüm yolları. RAG değerlendirmeleri nasıl geliştirilir?
Açık Kaynak AI Araçlarını Değerlendirme Yöntemleri
Açık kaynak AI araçlarını değerlendirirken, somut verilere dayalı bir yaklaşım benimseyin. İş akışı uyumu ve güvenlik gibi faktörleri göz önünde bulundurun.
LLM Değerlendirme Çerçeveleri: Modellerinizi Nasıl Ölçersiniz?
LLM uygulamalarını RAGAS, DeepEval ve Promptfoo çerçeveleri ile değerlendirin. Önyargıları nasıl aşacağınızı öğrenin.
PoPE: Küçük Kod LLM'lerinde Hata Koşullu Kendini Onarma Değerlendirmesi
PoPE, küçük kod LLM'lerinde hata koşullu kendini onarma için yeni bir değerlendirme standardı sunuyor.