AI और ML · 21 अक्टू॰
हगिंग फेस के सोलैमान कहते हैं कि बिल्ट-इन AI मूल्यांकनकर्ताओं को खुले मानक परीक्षणों की ज़रूरत है
TechCrunch Disrupt में, Irene Solaiman ने तर्क दिया कि मॉडल परीक्षण में भरोसा पहुँच, पुनरुत्पादकता और साझा नियमों पर निर्भर करता है।
- AI मूल्यांकन को एक परिचालन प्रक्रिया के रूप में लें, न कि बेहतर फ़ॉन्ट्स के साथ किसी विक्रेता के दावे के रूप में।
- बेंचमार्क स्कोर पर भरोसा करने से पहले पुनरुत्पादनीय परीक्षणों और पर्याप्त मॉडल एक्सेस को प्राथमिकता दें।
- जांचें कि क्या मूल्यांकन पूरे सिस्टम को कवर करते हैं, न कि केवल स्टैंडअलोन मॉडल को।