באַשטימען ווי צו מעסטן די פאָרשטעלונג פון אַ GPT מאָדעל.
עס זענען עטלעכע וועגן צו מעסטן די פאָרשטעלונג פון אַ GPT (גענעראַטיווע פּרעטריינד טראַנספאָרמער) מאָדעל, אַרייַנגערעכנט: 1. שפּראַך גענעראַטיאָן אַקיעראַסי: איין וועג צו מעסטן די פאָרשטעלונג פון אַ GPT מאָדעל איז צו אַססעסס זייַן פיייקייט צו דזשענערייט מענטש-ווי טעקסט. דאָס קען זיין דערגרייכט דורך קאַמפּערינג די פּראָדוקציע פון די מאָדעל צו אַ גאַנג פון מענטש-דזשענערייטאַד טעקסט מיט טעקניקס אַזאַ ווי די BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) אָדער ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) סקאָרז, וואָס מעסטן די ענלעכקייט צווישן מאַשין דזשענערייטאַד טעקסט. און אַ סכום פון רעפֿערענץ טעקסץ. 2. פּערפּלעקסיטי: פּערפּלעקסיטי איז אן אנדער פּראָסט מעטריק געניצט צו אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון שפּראַך מאָדעלס, אַרייַנגערעכנט גפּט. עס מעסטן ווי גוט דער מאָדעל פּרידיקס די ווייַטער וואָרט אין אַ סיקוואַנס און איז קאַלקיאַלייטיד ווי די עקספּאָונענשייטאַד דורכשניטלעך נעגאַטיוו קלאָץ ליקעליהאָאָד פון די מאָדעל ס פֿאָרויסזאָגן. נידעריקער פּערפּלעקסיטי סקאָרז אָנווייַזן בעסער פאָרשטעלונג. 3. פיין-טונינג פּערפאָרמאַנסע: גפּט מאָדעלס זענען אָפט פיין-טונד אויף ספּעציפיש טאַסקס, אַזאַ ווי טעקסט קלאַסאַפאַקיישאַן, סאַמעריזיישאַן, אָדער קשיא ענטפֿערן. צו מעסטן די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל, מיר קענען אָפּשאַצן ווי גוט עס פּערפאָרמז אויף די טאַסקס מיט מעטריקס אַזאַ ווי אַקיעראַסי, F1 כעזשבן, צוריקרופן און פּינטלעכקייַט. 4. מענטש עוואַלואַטיאָן: צום סוף, אַ וויכטיק וועג צו מעסטן די פאָרשטעלונג פון אַ גפּט מאָדעל איז צו פירן מענטש עוואַלואַטיאָנס. דאָס ינוואַלווז פּריזענטינג די פּראָדוקציע פון די מאָדעל צו מענטש עוואַלואַטאָרס, וואָס צושטעלן זייער סאַבדזשעקטיוו אַסעסמאַנץ פון די קוואַליטעט, קאָוכיראַנס און שייכות פון דעם טעקסט. די יוואַליויישאַנז קענען צושטעלן ווערטפול ינסייץ אין די סטרענגטס און וויקנאַסאַז פון די מאָדעל און קענען העלפֿן פירן ווייַטער אַנטוויקלונג.