Aivaro
  • Оглавление
  • Вопросы
  • Практика
  • Вики
  • Материалы сообщества
  • Тесты
  • Поиск
✈Telegram @ai_varo
RUEN中文
…
Оглавление/Вики/baseline

baseline

baseline

Определение

Эталонная модель или метрика, с которой сравниваются результаты после изменений, используется для оценки отклонений, win rate и детекции коллапса.

Где встречается

  • 69. Как вы организуете CICD для RAG-пайплайна
  • 71. Как вы тестируете RAG-систему на новых документах без реальных пользователей
  • 140. Как вы проверяете, что новая версия модели не сломала старые кейсы
  • 176. Какие инструменты для агентской эвалюации вы используете
  • 272. Как вы проверяете качество parsing документов (PDF, DOCX) в production
  • 289. Как работает speculative decoding на уровне логитов, а не токенов
  • 326. Как работает RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) технически
  • 328. GRPO (Group Relative Policy Optimization) vs PPO — чем отличается и зачем нужен
  • 332. Как работает KL penalty в RLHF и как подобрать коэффициент
  • 335. Как работает Direct Preference Optimization (DPO) в деталях (потеря, градиенты)
  • 337. Как вы проверяете, что RLHF не сломал базовые способности модели
  • 357. Как работает membership inference атака на LLM
  • 385. Как вы автоматизируете rollback при деградации качества
  • 456. Что такое Medusa (multiple heads) для speculative decoding
  • 505. Как вы проверяете, что новая версия модели не сломала старые кейсы
  • 540. Как работает Q-Former в BLIP-2 и зачем он нужен
  • 579. Как работает agent replay для улучшения качества (анализ failed траекторий)
  • 748. Как в Harness Engineering реализована эвалюация и дрейф (evaluation & drift)
  • 773. Как измерять «коэффициент полезного делегирования» (сколько задач решено правильно)
  • 790. Что такое «canary testing» для агентов (10% трафика на новую версию)
  • 797. Как тестировать промпты (prompt regression testing)
  • 803. Как делать canary deployment для промптов (5% трафика)
  • Практика
  • 800+ вопросов
  • 48. Настроить click models для implicit feedback
  • 64. Настроить self-consistency для CoT
  • 67. Реализовать latent reasoning (∇-Reasoner)
  • 72. Настроить capacity planning для GPU кластера
  • 77. Реализовать cost-aware routing
  • 84. Реализовать conversational repair
  • 91. Написать postmortem для retrieval degradation
  • 92. Профилировать GPU utilization падение
  • 95. Написать runbook для synthetic data collapse
  • 99. Написать postmortem для cache stampede
  • 110. Реализовать quality gates для агента
  • 111. Настроить drift detection для агента
  • 127. Реализовать outsourcing другому LLM
  • 144. Настроить anomaly detection по cost
  • 153. Настроить chaos testing
  • 154. Протестировать multi-turn диалоги

Навигация

  • Индекс терминов
  • Индекс разборов
  • Оглавление