قبل التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي، قم بتقييم الإجابات باستخدام أمثلة حقيقية
تكشف مجموعة صغيرة من الحالات المعروفة عن عيوب قد تخفيها مظاهرة منتقاة بعناية.
Luiz Philipe (LP)
تم التحديث ٣ أكتوبر ٢٠٢٦
الإجابة المقنعة ليست بالضرورة صحيحة. قبل وضع وظيفة الذكاء الاصطناعي في سير عملك، قم ببناء أمثلة تمثيلية وقارن المخرجات بشكل منهجي بما تتطلبه المهمة.
بناء مجموعة التقييم
اجمع الإدخالات الشائعة وغير المكتملة والغامضة وغير العادية. إزالة أو حماية البيانات الشخصية. اكتب في كل حالة معايير النجاح والأخطاء غير المقبولة. استخدم الأمثلة التي تمثل تنوع العمل، وليس الحالات السهلة فقط.
تقييم الأبعاد المنفصلة
تحقق من الدقة في المصادر، وتغطية النقاط الضرورية، وسهولة القراءة والسلوك عند فقدان المعلومات. يمكن كتابة الإجابة بشكل جيد وحذف التحذير الأساسي. سجل أمثلة للنجاحات والأخطاء والشكوك، واطلب المراجعة من شخص يعرف العملية.
كرر بعد التغييرات
قارن إصدارات البيان أو القالب أو التدفق بنفس مجموعة الحالات. وهذا يساعد على تحديد الانحدارات. لا يضمن التقييم الأولي الأداء المستقبلي: فقد تتغير المدخلات والمنتجات والنماذج. مراقبة العينات باستخدام عناصر التحكم في الوصول ومسار واضح لتصحيح حالات الفشل.
لا تستخدم متوسطًا واحدًا لإخفاء خطأ جسيم. إذا كانت النتيجة الخاطئة يمكن أن تسبب ضررًا، فضع حدودًا ومراجعة بشرية وتعليق الاستخدام قبل بدء التجربة.
الأسئلة المتداولة
ما عدد الأمثلة المطلوبة؟
يكفي لتمثيل الحالات الأكثر أهمية وصعوبة. إن حجم العينة الصغير هو بداية التشخيص، وليس ضمانًا إحصائيًا.
هل يمكنني السماح للذكاء الاصطناعي بتقييمه بنفسه؟
ويمكن أن تساعد في تنظيم المقارنات، ولكن لا ينبغي لها أن تكون الحكم الوحيد على المهمة ذات العواقب. استخدم معايير واضحة ومراجعة من قبل الأشخاص المسؤولين.
هل يحتاج الاختبار إلى إعادة؟
نعم، عندما تتغير التعليمات أو البيانات أو النموذج أو العملية وبشكل دوري أثناء الاستخدام.
لمواصلة التعلم بأفكار عملية للأعمال، اشترك في النشرة الإخبارية Ímpetus مجانًا.
اشترك مجانًا في النشرة البريدية من Ímpetus
احصل على أخبار ومحتوى ونصائح وأدوات تساعد على نمو أعمالك.