Bản phân loại 0.1 mới đề xuất cách phân biệt “biến thể ngữ cảnh”, “artefact prompt/role” và “drift thực sự” trong đánh giá LLM, giúp cải thiện tính so sánh, tái lập và an toàn mô hình. Mời cộng đồng chia sẻ quan điểm: nên gộp hay tách danh mục? Những dạng drift nào còn thiếu? Khi nào mới gọi là “drift”? #LLM #AI #đánhgiá #modeldrift #AIVietnam #MachineLearning #Nghiencu

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qgzbdv/how_do_you_differentiate_between_situational/

Cộng đồng LLM đang xây dựng taxonomy để phân biệt: (a) biến thể phụ thuộc ngữ cảnh, (b) artefact prompt/role, (c) drift thực sự. Phiên bản 0.1 chưa hoàn chỉnh, kêu gọi ý kiến về việc kết hợp, tách loại, và mức độ coi là “drift”. Tham gia thảo luận để cải thiện đánh giá mô hình và an toàn AI. #LLM #AI #ModelDrift #AIResearch #NghiênCứuAI #CôngNghệ

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qgzbdv/how_do_you_differentiate_between_situational/

#ITByte: #ModelDrift refers to the degradation of model performance due to changes in data and relationships between input and output variables.

Know more about Concept Drift and Data Drift in #MachineLearning.

https://knowledgezone.co.in/posts/Concept-Drift-and-Data-Drift-6308683d1c03fe58f55c8f08

#ITByte: #ModelDrift refers to the degradation of model performance due to changes in data and relationships between input and output variables.

What is Concept Drift and Data Drift? #MachineLearning

https://knowledgezone.co.in/posts/6308683d1c03fe58f55c8f08