Review of Book "AI Engineering" #3 - Chapter 3 & 4: Evaluation Methodology и Evaluate AI Systems(Рубрика #AI)
Вышла третья серия подкаста с разбором крутой книги "AI Engineering", которая дает представление об оценке как самих foundation models, так и приложений на их основе. Книгу разбирает Александр Поломодов, технический директор Т-Банка, а также Евгений Сергеев, engineering director в Flo. Собственно, в этой серии мы обсудили две главы: "Chapter 3: Evaluation Methodology" и "Chapter 4: Evaluate AI Systems". Ну а если раскладывать по темам, то они представлены ниже
- Введение и тема выпуска
- Почему оценка ИИ‑приложений сложна; рост важности валидации
- Валидация в пайплайнах и сложности доменов
- Ограничения бенчмарков и переход к продуктовой валидации
- Риски неконтролируемой генерации
- Теория информации: энтропия как база метрик
- Кросс‑энтропия и KL‑дивергенция для оценки моделей
- Перплексия и влияние контекста на уверенность модели
- Функциональная корректность vs нефункциональные требования
- От лексической к семантической близости; эмбеддинги
- Паттерны валидации и AI as a judge
- Попарные сравнения и ранжирование моделей; транзитивность и голосования
- Каркас системы: критерии → выбор моделей → сборка пайплайнов
- Факт‑чек и референс‑чек; доверенные источники; человеческий бейзлайн
- Дизайн пайплайна: независимые тесты, гайдлайны, разметка; финальные выводы
Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music.
#Architecture #Software #AI #Engineering #ML #Data #SystemDesign #DistributedSystems
Вышла третья серия подкаста с разбором крутой книги "AI Engineering", которая дает представление об оценке как самих foundation models, так и приложений на их основе. Книгу разбирает Александр Поломодов, технический директор Т-Банка, а также Евгений Сергеев, engineering director в Flo. Собственно, в этой серии мы обсудили две главы: "Chapter 3: Evaluation Methodology" и "Chapter 4: Evaluate AI Systems". Ну а если раскладывать по темам, то они представлены ниже
- Введение и тема выпуска
- Почему оценка ИИ‑приложений сложна; рост важности валидации
- Валидация в пайплайнах и сложности доменов
- Ограничения бенчмарков и переход к продуктовой валидации
- Риски неконтролируемой генерации
- Теория информации: энтропия как база метрик
- Кросс‑энтропия и KL‑дивергенция для оценки моделей
- Перплексия и влияние контекста на уверенность модели
- Функциональная корректность vs нефункциональные требования
- От лексической к семантической близости; эмбеддинги
- Паттерны валидации и AI as a judge
- Попарные сравнения и ранжирование моделей; транзитивность и голосования
- Каркас системы: критерии → выбор моделей → сборка пайплайнов
- Факт‑чек и референс‑чек; доверенные источники; человеческий бейзлайн
- Дизайн пайплайна: независимые тесты, гайдлайны, разметка; финальные выводы
Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music.
#Architecture #Software #AI #Engineering #ML #Data #SystemDesign #DistributedSystems