top of page

Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

logo.png

OpenAI công bố đánh giá theo ngữ cảnh về hiệu suất AI

Generatived

0:00 21/11/25

OpenAI đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các kỹ thuật đánh giá (eval) để cải thiện hiệu suất của các hệ thống AI trong việc đạt được các mục tiêu của tổ chức. Tương tự như tài liệu yêu cầu sản phẩm, eval hướng đến việc chuyển đổi các mục tiêu trừu tượng thành các mục tiêu cụ thể, có thể đo lường được. Bằng cách áp dụng eval, các công ty có thể cải thiện độ tin cậy của sản phẩm và công cụ, giảm thiểu các lỗi nghiêm trọng, giảm thiểu rủi ro và cải thiện lợi tức đầu tư theo những cách có thể định lượng được.

Các nhà nghiên cứu của OpenAI sử dụng eval nâng cao để đánh giá hiệu quả của các mô hình AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, các eval tiên tiến này không phải lúc nào cũng bao gồm tất cả các yếu tố phức tạp cần thiết để đảm bảo hiệu suất tối ưu trong các quy trình kinh doanh cụ thể. Để giải quyết vấn đề này, OpenAI đã phát triển nhiều phương pháp đánh giá theo ngữ cảnh được thiết kế riêng để đánh giá các hệ thống AI trong các sản phẩm và quy trình nội bộ cụ thể. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp được khuyến khích tạo ra các phương pháp đánh giá theo ngữ cảnh của riêng họ, phù hợp với nhu cầu và môi trường hoạt động riêng của họ.

OpenAI phác thảo một quy trình ba bước để thực hiện đánh giá: làm rõ hiệu suất "tốt" nghĩa là gì, so sánh với điều kiện thực tế và liên tục cải thiện dựa trên các lỗi đã xác định. Với phương pháp tiếp cận lặp đi lặp lại này, một nhóm liên chức năng, bao gồm các chuyên gia trong lĩnh vực và lãnh đạo kỹ thuật, sẽ xác định thành công và thiết lập một bộ mẫu vàng để tham khảo. Việc kiểm tra thực tế và đánh giá chuyên gia là rất cần thiết để duy trì tính chính xác và phù hợp với các mục tiêu cốt lõi.

OpenAI nhấn mạnh rằng việc đánh giá không phải là một quy trình thiết lập rồi quên; chúng đòi hỏi sự bảo trì và điều chỉnh liên tục khi các mô hình, dữ liệu và mục tiêu kinh doanh phát triển. Đánh giá bổ sung cho thử nghiệm A/B truyền thống và thử nghiệm sản phẩm, cung cấp thông tin chi tiết về tác động hiệu suất trong thực tế. Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, việc thành thạo đánh giá được coi là một sự mở rộng của các kỹ năng quản lý trong kỷ nguyên AI, nơi các mục tiêu được xác định rõ ràng và sự hiểu biết về bối cảnh kinh doanh là tối quan trọng. OpenAI khuyến khích thử nghiệm các phương pháp đánh giá để tìm ra quy trình phù hợp nhất với nhu cầu riêng của tổ chức bạn.

Chia sẻ bài viết này:

Tin tức mới nhất
ComputeEval mở rộng AIBenchmark với những thách thức mới

ComputeEval mở rộng AIBenchmark với những thách thức mới

0:00 11/11/25

Gần đây, tổ chức này đã mở rộng ComputeEval, một chuẩn mực nguồn mở để đánh giá các mô hình AI trên các tác vụ lập trình CUDA, để bao gồm hơn 100 thử thách mới.

NVIDIA công bố Nemotron Nano-9B-v2 cho khả năng học máy hiệu quả

NVIDIA công bố Nemotron Nano-9B-v2 cho khả năng học máy hiệu quả

0:00 11/11/25

Một tác nhân khoa học dữ liệu mới đã được phát triển để hợp lý hóa quy trình làm việc của máy học (ML) và cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý các tập dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

n8n đơn giản hóa quy trình tự lưu trữ trên Cloud Run

n8n đơn giản hóa quy trình tự lưu trữ trên Cloud Run

0:00 11/11/25

n8n giới thiệu một giải pháp hiệu quả cho phép các nhóm tự lưu trữ quy trình làm việc và công cụ tự động hóa của mình trên Cloud Run

Meta quyên góp 600 tỷ đô la cho trung tâm AI của Hoa Kỳ

Meta quyên góp 600 tỷ đô la cho trung tâm AI của Hoa Kỳ

0:00 11/11/25

Meta đã công bố khoản đầu tư khổng lồ hơn 600 tỷ đô la vào năm 2028 để phát triển các trung tâm dữ liệu AI tiên tiến tại Hoa Kỳ.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Chia sẻ bài viết này:

Chia sẻ bài viết này:

Generatived AI Logo

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

  • Facebook
  • X

Hãy theo dõi chúng tôi

Ngôn ngữ

Tin tức mới nhất
ComputeEval mở rộng AIBenchmark với những thách thức mới

ComputeEval mở rộng AIBenchmark với những thách thức mới

0:00 11/11/25

Gần đây, tổ chức này đã mở rộng ComputeEval, một chuẩn mực nguồn mở để đánh giá các mô hình AI trên các tác vụ lập trình CUDA, để bao gồm hơn 100 thử thách mới.

NVIDIA công bố Nemotron Nano-9B-v2 cho khả năng học máy hiệu quả

NVIDIA công bố Nemotron Nano-9B-v2 cho khả năng học máy hiệu quả

0:00 11/11/25

Một tác nhân khoa học dữ liệu mới đã được phát triển để hợp lý hóa quy trình làm việc của máy học (ML) và cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý các tập dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

n8n đơn giản hóa quy trình tự lưu trữ trên Cloud Run

n8n đơn giản hóa quy trình tự lưu trữ trên Cloud Run

0:00 11/11/25

n8n giới thiệu một giải pháp hiệu quả cho phép các nhóm tự lưu trữ quy trình làm việc và công cụ tự động hóa của mình trên Cloud Run

Meta quyên góp 600 tỷ đô la cho trung tâm AI của Hoa Kỳ

Meta quyên góp 600 tỷ đô la cho trung tâm AI của Hoa Kỳ

0:00 11/11/25

Meta đã công bố khoản đầu tư khổng lồ hơn 600 tỷ đô la vào năm 2028 để phát triển các trung tâm dữ liệu AI tiên tiến tại Hoa Kỳ.

bottom of page