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Elija la mejor respuesta para cada una de las siguientes preguntas.
¿Cuál es el propósito principal de evaluar las aplicaciones de IA generativas?
Para aumentar la velocidad del entrenamiento del modelo de IA.
Para medir la calidad, la seguridad y la confiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial.
Para reducir el costo del desarrollo de inteligencia artificial.
Para reemplazar evaluadores humanos por sistemas automatizados.
¿Cuál de las siguientes no es una característica de los buenos datos de evaluación?
La diversidad.
Representatividad.
Calidad alta.
Homogeneidad.
¿Qué declaración refleja mejor cómo se deben preparar los datos de evaluación en Microsoft Foundry?
Cada evaluador integrado usa los mismos campos de entrada, por lo que siempre funciona un esquema fijo.
Los diferentes evaluadores pueden requerir diferentes tipos de entrada, por lo que confirme la asignación de campos como consulta, respuesta, contexto, verdad absoluta o llamadas a herramientas.
Solo los evaluadores personalizados usan el contexto o la verdad básica.
Debe quitar los casos perimetrales para que no distorsionan la puntuación media.
Al comparar dos ejecuciones de evaluación después de un cambio de petición, ¿qué proporciona la evidencia más clara de que el cambio ayudó?
Compare la nueva ejecución con una línea base mientras mantiene estable el conjunto de datos y el evaluador.
Ejecute el nuevo prompt en un conjunto de datos diferente con evaluadores distintos.
Examine solo la tasa general de pasos y errores y omita los resultados de nivel de fila.
Cambie los umbrales al mismo tiempo para que pasen más resultados.
Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.
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