Tag
Hallucination
AI mahsulotni qanday tekshirish kerak
AI mahsulot sifati faqat model javobi bilan o‘lchanmaydi. Offline eval, inson review, A/B test va monitoring birga ishlaganda regressiya, xavfsizlik va foydalanuvchi tajribasi aniqroq boshqariladi.
Confidence score nima va unga qanchalik ishonish mumkin
Confidence score foydali signal bo‘lishi mumkin, lekin uni haqiqat mezoni deb qabul qilish xavfli. Ishonch darajasi eval, validation va inson nazorati bilan birga talqin qilinganda ancha foydaliroq bo‘ladi.
AI javobini baholash: eval qanday ishlaydi
AI javobini baholash sezgi bilan emas, oldindan belgilangan mezonlar bilan aniqroq bo‘ladi. Eval prompt, model, retrieval va mahsulot sifatini solishtirish uchun kerakli o‘lchov beradi.
AI tool use: nega modelning o‘zi yetmaydi
Kuchli model ham real ish uchun ko‘pincha tashqi vositalarga muhtoj bo‘ladi. Tool use qidiruv, API, fayl, terminal yoki database orqali modelni amaliy tizimga yaqinlashtiradi.
Hallucinationni kamaytirish usullari
AI model ba’zan ishonchli ohangda noto‘g‘ri gapiradi. Bu holat hallucination deyiladi. Maqolada hallucination qayerdan kelishini va uni prompt, context, RAG, tool use hamda validation orqali qanday kamaytirish mumkinligini ko‘rib chiqaman.
RAG nima va u qanday holatlarda ishlatiladi
RAG modelga tashqi manbadan topilgan dalilni berib, javobni hujjatga tayashga yordam beradi. Lekin u har doim kerak emas; qidiruv sifati, chunking va context cheklovi muhim rol o‘ynaydi.
AI atamalari: Context, Agent, Harness, Model va boshqalar
AI atamalari chalkash ko‘rinsa, ularni alohida yodlashdan ko‘ra amaliy vazifada ko‘rish osonroq. Context, prompt, model, token, agent, RAG va fine-tuning kabi so‘zlar sodda misollar bilan tartiblanadi.