Il monitoraggio e la valutazione delle prestazioni di un modello GPT vengono generalmente eseguiti misurando l'accuratezza del suo output. Questo può essere fatto confrontando l'output del modello con i dati di verità di base o testando le sue prestazioni su attività specifiche progettate per il modello. Inoltre, le prestazioni possono essere misurate utilizzando metriche come la perplessità (la probabilità di generare correttamente una frase) e la precisione (la percentuale di frasi generate correttamente). Altri metodi di valutazione includono test basati sull'uomo, come gli studi di annotazione, che consentono agli umani di valutare l'accuratezza del modello e quanto bene esegue l'attività prevista.
Come monitoreresti e valuteresti le prestazioni di un modello GPT?