Тестирование LLM‑фичи: можно ли верить своему eval
Eval показывает 96% качества, тесты проходят, а после релиза LLM‑ассистент допускает критическую ошибку. Проблема может скрываться в самой системе оценки, которая пропускает опасные ответы и создаёт ложное ощущение надёжности. Разбираем ...
Читать полный текст в источникеhabr.com — habr.com
Материал собран автоматически из открытых RSS-источников. Пересказ приведён в информационных целях в соответствии со ст. 1274 ГК РФ с указанием первоисточника; полное воспроизведение не осуществляется. Мнения авторов оригинала не обязательно отражают позицию ООО «АЛТЕЯ». Все источники проверены по реестру СМИ-иноагентов Минюста РФ (255-ФЗ).
Ещё по теме
AMAGI
[Virtual Event] Cybersecurity Outlook 2027
03.12.2026, 22:00 МСК
AMAGI
Софта для рецептур масел не было никогда — своя нейросеть сократила разработку с полугода до месяца
29.10.2026, 18:50 МСК
AMAGI
Что бэкапить в ИИ-приложении: модель, документы, индексы или историю диалогов?
29.10.2026, 18:44 МСК
AMAGI
Как мы перестали вручную проектировать таблицы и поручили процессы ИИ
29.10.2026, 18:03 МСК