Данный урок посвящен переходу от субъективной оценки качества работы ИИ («мне кажется, так лучше») к объективным метрикам и научному подходу. Автор объясняет концепцию Evals (оценочных тестов), которые позволяют измерять точность, консистентность и стоимость автоматизаций. Основной упор сделан на важности качественных датасетов и на том, что 80% работы промпт-инженера — это именно тестирование и анализ результатов.
00:00–01:12 Введение в Evals — Почему оценка работы ИИ зависит от вашего конкретного использования и датасета.
01:13–02:58 Объективность против гипотез — Как превратить субъективные ощущения в проверяемые метрики для выбора лучшей модели или промпта.
02:59–04:44 Методы оценки (Точность и Семантика) — Сравнение ответов ИИ с эталонными человеческими ответами и проверка выполнения задач (Task Completion).
04:45–06:05 Четыре столпа оптимизации — Баланс между точностью, консистентностью, скоростью и стоимостью (токенами).
06:06–09:12 Научный подход к экспериментам — Почему нельзя менять несколько переменных одновременно и важность документации изменений.
09:13–11:34 Создание качественных датасетов — Где брать данные и почему для адекватного теста нужно минимум 100 примеров.
11:35–13:01 Роль экспертизы в проекте — Почему 80% успеха — это фидбек-луп и итерации, а не само написание промпта.
13:02–14:40 Типичные ошибки (Pitfalls) — Разбор ловушек: от фокусировки на пустых метриках до предвзятости подтверждения.
14:41–16:12 Заключение: Измерение как залог успеха…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.