eval-pipeline
En eval-pipeline er en struktureret sekvens af trin til systematisk evaluering af en AI-models ydeevne, typisk indeholdende dataindlæsning, kørsel af inference, beregning af metrikker og rapportering.
Kort fortalt
En eval-pipeline er en opskrift på, hvordan man tester en AI-model – man giver den data, lader den forudsige, måler hvor godt den klarer sig, og opsummerer resultaterne.
- Kategori
- teknik
- Niveau
- øvet
Betydninger
1- 1
En samling af automatiserede trin til at vurdere en AI-models ydeevne på en given opgave, herunder forberedelse af data, inferens, metrikberegning og resultatopsamling.
- Før vi sender modellen i produktion, skal vi køre den gennem en eval-pipeline på et repræsentativt testdatasæt. — praksis
- Standard eval-pipelines for sprogmodeller omfatter ofte perplexity og BLEU-beregning. — forskningspraksis
Hvornår bruges det
Eval-pipelines bruges i sammenhænge som modeludvælgelse, benchmark-test og regressionskontrol. De sikrer reproducerbare og retfærdige sammenligninger mellem modeller, ofte med standardiserede metrikker som accuracy, F1-score eller BLEU.
Oprindelse
Termen er lånt fra engelsk og er en sammensætning af 'eval' (forkortelse af evaluation) og 'pipeline' (rørledning), der refererer til en automatiseret proces.