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Model Drift Invisibility
Model Drift Invisibility
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大型语言模型评估系统难以区分错误答案与缺失
模型漂移不可见项目开发了一个针对大型语言模型的每周评分系统，该系统使用精确匹配评分器来避免主观的大型语言模型裁判。然而，该系统在区分模型提供错误答案与因速率限制、拒绝或令牌截断等问题导致的模型缺失方面面临挑战。为解决此问题，该系统排除了可靠性低于50%的运行，以避免因与提示难度相关的故障而惩罚模型，确保其衡量的是模型能力而非正常运行时间。
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MLOps 扩展 DevOps 以管理 AI 生产中的数据、模型和漂移
MLOps 扩展了传统的 DevOps 实践，以管理机器学习模型的复杂性，这些模型会因数据漂移而随时间退化。与主要对代码进行版本控制的 DevOps 不同，MLOps 必须同时管理代码、数据集和模型工件。成功的 MLOps 实施涉及三层模型：用于代码推广的 DevOps 工具、用于训练和部署的 ML 编排器以及用于关闭反馈循环以进行持续再训练的监控层。