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Choisissez la meilleure réponse à chacune des questions ci-dessous.
Quel est l’objectif principal de l’évaluation des applications d’IA générative ?
Augmenter la vitesse d’entraînement des modèles d’IA.
Pour mesurer la qualité, la sécurité et la fiabilité des systèmes IA.
Réduire le coût du développement de l’IA.
Remplacer les évaluateurs humains par des systèmes automatisés.
Parmi les éléments suivants, lequel n’est pas une caractéristique de bonnes données d’évaluation ?
Diversité.
Représentativité.
Qualité élevée.
Homogénéité.
Quelle déclaration reflète le mieux la façon dont les données d’évaluation doivent être préparées dans Microsoft Foundry ?
Chaque évaluateur intégré utilise les mêmes champs d’entrée, donc un schéma fixe fonctionne toujours.
Différents évaluateurs peuvent nécessiter des entrées différentes. Confirmez donc le mappage pour les champs tels que la requête, la réponse, le contexte, la vérité au sol ou les appels d’outils.
Seuls les évaluateurs personnalisés n’utilisent jamais le contexte ou la vérité de base.
Vous devez supprimer les cas limites afin qu’ils ne déforment pas le score moyen.
Lors de la comparaison de deux exécutions d’évaluation après un changement rapide, ce qui vous donne la preuve la plus claire que le changement a aidé ?
Comparez la nouvelle exécution à une base de référence tout en conservant le jeu de données et l’évaluateur stable.
Exécutez la nouvelle invite sur un autre jeu de données avec différents évaluateurs.
Examinez uniquement le taux global de réussite/échec et ignorez les résultats au niveau des lignes.
Modifiez les seuils en même temps afin que d’autres résultats passent.
Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.
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