Ձեր prompt համակարգը թեստեր չունի, և հենց դրա համար էլ չեք նկատում, որ այն խափանված է

Dev.to-ում հրապարակված հոդվածում ծրագրավորող Latifox-ը նշում է, որ AI-ի վրա հիմնված գործակալային համակարգերը հաճախ լուռ են խափանվում, քանի որ ստեղծում են համոզիչ, բայց սխալ արդյունքներ: Հեղինակն առաջարկում է խիստ թեստավորման շրջանակ՝ հիմնված երեք սկզբունքի վրա՝ թվաբանական հաշվարկների ստուգում, JSON սխեմաների վավերացում և տեքստային արդյունքների համար թվային սահմանափակումների կիրառում: Օգտագործելով թեթև, առանց կախվածությունների Python ստուգիչ, որն աշխատում է յուրաքանչյուր ֆայլի գրման ժամանակ, մշակողները կարող են վաղ փուլում բացահայտել սխալները: Հեղինակը շեշտում է «թեստերը թեստավորելու» կարևորությունը՝ օգտագործելով ֆիքստուրներ և մուտացիոն թեստավորում: Այս ստուգիչը գործակալների աշխատանքային հոսքերին ինտեգրելով՝ համակարգերը կարող են իրական ժամանակում շտկել սխալները: Հոդվածը եզրակացնում է, որ կառուցվածքային վավերացումը անհրաժեշտ է LLM-հիմնված հավելվածներում վստահելի արդյունքներ ստանալու համար:
This is a summary. Read the full article at the original source:
Dev.toԿապակցված
Meta-ի նոր AI գործակալը ցանկանում է ավելի անձնական դառնալ ձեզ համար
Meta-ն ներկայացրել է իր վերջին նորարարությունը՝ Muse AI գործակալը, որը նախատեսված է որպես օգտատերերի համար խիստ անհատականացված օգնական հանդես գալու հա…
Ի՞նչ է կատարվում OpenAI-ի և Նավիե-Ստոքսի հավասարումների շուրջ ծագած վեճի հետ
OpenAI-ը վերջերս հայտարարել է մաթեմատիկայի ոլորտում նշանակալի առաջընթացի մասին, որը վերաբերում է Նավիե-Ստոքսի հավասարումներին, որոնք նկարագրում են հեղ…
Խոշոր լեզվական մոդելները մշակում են նոր սոցիալական կողմնակալություններ՝ ադապտիվ ուսուցման միջոցով
OpenReview-ում հրապարակված վերջին գիտական աշխատանքը ուսումնասիրում է, թե ինչպես կարող են խոշոր լեզվական մոդելները (LLM) ձեռք բերել և դրսևորել նոր սոցի…


