アーカイブより
実行する必要があるジョブに応じて AI モデルを選択します。
モデルの決定は、タスク、レビューの負担、運用状況を反映する必要があります。
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企業はリーダーボードだけに従って AI アプローチを選択すべきではないと思います。ある状況では優れたパフォーマンスを発揮するモデルでも、別の状況では不必要にコストがかかったり、不適切な場合があります。有用な開始点は依然としてタスクと、その結果を信頼するために必要な証拠です。
最初に合格基準を説明してください
有用な答えとはどのようなものなのか、どの間違いが重要なのか、どのくらい早く結果が必要なのかを定義します。システムが使用を許可されている情報と、システムが助けを求めなければならない条件を含めます。これらの基準により、どのモデルが最も強いかについての一般的な議論よりも比較がより有意義になります。
完全なワークフローを比較する
モデルはサービスの一部です。取得、権限、レビュー、結果の表示方法はすべて、有用性に影響を与える可能性があります。私は、代表的なタスクに対する候補のアプローチを比較しながら、その出力を確認して修正するために必要な労力を追跡します。より多くの手戻りが発生する低コストの対応は、運用上のより良い選択ではない可能性があります。
選択をレビュー可能にしておく
そのアプローチが選択された理由と、そのアプローチを再検討することを正当化する変更点を文書化します。ビジネスで必要のない特定のモデルに不必要な依存関係を作成することは避けてください。 Genellipse では、技術的な決定がパートナーの目的と結びついたままでありたいと考えています。これは、トレードオフを明確に説明し、証拠や運用要件が変更されたときに修正できることを意味します。
Genellipseができること
Genellipse は、代表的なタスク、情報の 制約、および完全な運用コストのビューに関するモデル評価を定義するのに役立ちます。当社の AI チームとデータ チームは、適切なアプローチを比較し、サポートされているワークフローを評価できます。 Cortex AI は、管理されたモデルの使用とエージェントの操作が必要な場合に検討でき、選択は合意された受け入れ基準に関連付けられます。
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