Model Evaluation

Model Evaluation Metrics & Methodologies

Türkçe: Model Değerlendirme

Ayrıntılı Tanım

Eğitilen veya ince ayar yapılan bir yapay zekâ modelinin doğruluğunu, akıl yürütme becerisini, genelleme gücünü ve güvenilirliğini önceden belirlenmiş test kümeleri ve metriklerle ölçme disiplinidir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Modelin gerçek dünyada kullanıcıların önüne çıkmaya hazır olup olmadığını ve önceki sürümlere göre ilerleme kaydedip kaydetmediğini objektif olarak kanıtlar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Göreve göre nicel (Perplexity, BLEU, ROUGE) ve nitel (LLM-as-a-Judge, insan kör testleri) metrikler işletilir. Modelin eğitimde hiç görmediği doğrulama ve test verileri sınanır.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Mezuniyet sınavı benzetimi: Tıp fakültesi öğrencisinin stetoskop takıp resmi kurul sınavına girmesi; kurulun öğrencinin her doğru teşhisine puan vererek diploma onayı vermesi.

Benzer Terimlerden Farkı

Eğitim süreci (Training) öğrenmeyi sağlarken; Değerlendirme (Evaluation) öğrenilen bilginin bağımsız denetimidir.

İlişkili Terimler (3)

#427

Perplexity (PPL)

Şaşkınlık / Kararsızlık Skoru

#430

Benchmarking

Kıyaslama Testleri / Karşılaştırmalı Değerlendirme

#436

LLM-as-a-Judge

Yargıç Olarak Büyük Dil Modeli

Ait Olduğu Kategori

Değerlendirme, Kıyaslama ve Güvenlik

MMLU, HumanEval, Red Teaming, Halüsinasyon tespiti ve güvenlik testleri.

Toplam Terim:30 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#425)Serving Throughput

Sonraki Terim (#427)Perplexity (PPL)