newsmode
search
Меню
Категории
Теги (топ-30)
Источники
Прогресс перевода 1953/2270 · 86%

Applied AI / LLM · 691

rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do we evaluate a model’s ability to express uncertainty or “know what it doesn’t know”? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья объясняет, как оценивать способность языковой модели выражать неуверенность и отказываться отвечать при недостатке информации. Для этого предлагается создать оценочный набор из двух типов вопро

Ai Safety LLM Evals Prompt Engineering
265 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How should I version and manage prompts? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья обсуждает подходы к версионированию и управлению промптами в LLM-приложениях. Автор рекомендует хранить промпты в Git, рассматривая их как программные артефакты, которые версионируются и деплоя

LLM Engineering LLM Evals Prompt Engineering
370 сл.
rss_feed Ethan Mollick — One Useful Thing translateRU

Mass Intelligence

Этан Моллик утверждает, что мы вступаем в эпоху Mass Intelligence: мощный ИИ становится таким же доступным, как поиск Google. ChatGPT уже использует более 700 миллионов человек в неделю, и после запус

Ai Adoption Ai Democratization Frontier Models
1807 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

A Field Guide to Rapidly Improving AI Products – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain, консультант с опытом работы с более чем 30 компаниями, описывает ключевые практики быстрого улучшения AI-продуктов. Главная ошибка команд — фокус на инструментах и фреймворках вместо ана

Ai Products Experimentation LLM Evals
6229 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Should product managers and engineers collaborate on error analysis? How? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамель Хусейн отвечает на вопрос, должны ли продакт-менеджеры и инженеры вместе заниматься анализом ошибок LLM-систем. На старте им стоит совместно выстраивать общий контекст: инженеры ловят техническ

Error Analysis LLM Evals Product Management
155 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Should I build a custom annotation tool or use something off-the-shelf? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain рекомендует создавать собственные инструменты для аннотации данных вместо использования готовых решений. Кастомный инструмент — самая результативная инвестиция в процесс оценки ИИ: команд

Data Annotation LLM Evals Vibe Coding
188 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I surface problematic traces for review beyond user feedback? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья из FAQ по оценке LLM описывает три подхода к поиску проблемных трейсов помимо пользовательской обратной связи. Первый — случайная выборка трейсов с последующим стресс-тестированием. Второй — ис

LLM Evals Production Ml
166 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I justify evaluation time and budget to management? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья из FAQ по оценке LLM-приложений от Hamel Husain объясняет, как обосновать перед руководством время и бюджет на evaluation. Рекомендуется вести журнал всех обнаруженных ошибок, документировать и

Ai Products Engineering Culture LLM Evals
115 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I evaluate complex multi-step workflows? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамел Хусейн объясняет, как оценивать сложные многошаговые рабочие процессы на основе LLM. Ключевая рекомендация — логировать весь процесс от исходного триггера до итогового бизнес-результата, включая

AI Agents Error Analysis LLM Evals
184 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I approach evaluation when my system handles diverse user queries? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамел Хусейн отвечает на вопрос о том, как подходить к оценке системы, обрабатывающей разнородные пользовательские запросы — от простых вопросов о политике возврата до сложных аналитических сравнений.

Ai Products LLM Evals Production Ml
218 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Are there scenarios where synthetic data may not be reliable? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Да, синтетические данные могут вводить в заблуждение или маскировать проблемы. Hamel Husain перечисляет типичные сценарии, где они подводят: сложный предметно-специфичный контент (юридические, медицин

Ai Research LLM Evals
197 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How can I efficiently sample production traces for review? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамел Хусейн отвечает на вопрос о том, как эффективно отбирать продакшн-трейсы для ревью, ведь случайный просмотр неэффективен — большинство трейсов не содержат ошибок. Он предлагает несколько стратег

Data Annotation LLM Evals Production Ml
209 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I evaluate agentic workflows? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хэмел Хусейн рекомендует оценивать агентные workflow в два этапа. Сначала — сквозной успех задачи: агент рассматривается как чёрный ящик, для каждой задачи задаётся точное правило успеха, а оценку про

Agentic Engineering AI Agents LLM Evals
412 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I evaluate sessions with human handoffs? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья объясняет, как правильно оценивать сессии с передачей управления от ИИ к человеку. Рекомендуется фиксировать полный путь пользователя в трейсах, включая момент передачи, её причину, переданный

AI Agents Customer Experience LLM Evals
143 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How often should I re-run error analysis on my production system? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Эррор-анализ продакшн-системы стоит повторять при значимых изменениях: новых фичах, обновлениях промптов, смене модели или крупных багфиксах. Полезный ориентир — просматривать минимум 100+ свежих трей

Ai Products LLM Evals Production Ml
152 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Should I practice eval-driven development? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain отвечает на вопрос, стоит ли практиковать eval-driven development — подход, при котором оценочные метрики для LLM пишутся до реализации фич. Он считает, что в большинстве случаев это не р

Ai Products LLM Evals Prompt Engineering
170 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: What are LLM Evals? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Это вводный материал из FAQ Хамеля Хусейна об оценке LLM (LLM evals), посвящённый именно продуктовым оценкам, а не бенчмаркам базовых моделей. Автор отсылает к трём своим статьям: «Your AI Product Nee

Error Analysis LLM Evals Llm Judge
236 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: What is a trace? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Трейс (trace) — это полная запись всех действий, сообщений, вызовов инструментов и извлечений данных, начиная с одного исходного запроса пользователя и заканчивая финальным ответом. Он охватывает кажд

AI Agents LLM Engineering LLM Evals
106 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: What should go in the system prompt vs. the user prompt? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамель Хусейн отвечает на вопрос, что помещать в системный промпт, а что — в пользовательский. Главный совет: ничто не заменит эксперимента — тестируйте оба варианта (в идеале с evals) на своей модели

LLM Engineering LLM Evals Prompt Engineering
184 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: What parts of evals can be automated with LLMs? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамель Хусейн отвечает на вопрос, какие части работы с оценками (evals) можно автоматизировать с помощью LLM. Главный тезис: LLM ускоряют рабочий процесс, но не заменяют человеческое суждение и экспер

Ai Automation Error Analysis LLM Evals
491 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Should I stop writing prompts manually in favor of automated tools? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain рассуждает о том, стоит ли отказываться от ручного написания промптов в пользу автоматизированных инструментов. Он предостерегает от преждевременной автоматизации: написание промптов вруч

Ai Adoption LLM Evals Prompt Engineering
264 сл.