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निर्णय Checklist

निर्णय लेने और प्रस्ताव की समीक्षा का एक-पृष्ठ तरीक़ा।

इन्हें क्रम से पूछें

विफलता तथ्यों, निर्देशों या व्यवहार की है? मूल्यांकन set और लक्ष्य है? caching और उदाहरण चयन के साथ सर्वश्रेष्ठ prompt मापा गया? मज़बूत मॉडल या retrieval अंतर पाट देगा? पर्याप्त साफ़, एकसमान, क़ानूनी रूप से उपयोग-योग्य उदाहरण हैं, बिना leakage बाँटे हुए? Learning curve सुझाती है कि और डेटा मदद करेगा? रखरखाव समेत break-even मात्रा समझ में आती है? LoRA या hosted विकल्प, early stopping, regression suite, सुरक्षा पुनः-परीक्षण, versioning और fallback की योजना बनी है? कोई भी उत्तर नहीं हो तो प्रशिक्षण से पहले उसे ठीक करें।

Checklist

Design reviews में उपयोग करें।

[ ] gap named: facts / instructions / behaviour
[ ] eval set + target written before any training
[ ] best prompt (+ caching, + selected examples) measured
[ ] stronger model and retrieval tried where relevant
[ ] clean, consistent, licensed data; group split; test frozen
[ ] learning curve still rising with data
[ ] break-even volume computed with upkeep
[ ] LoRA / hosted option, early stopping, low learning rate
[ ] regression + safety suite; privacy scan done
[ ] model card, monitoring, fallback, re-evaluation date

नहीं को वैध उत्तर बनाएँ

अभी prompting पर रहें, इस पर ख़त्म होने वाली समीक्षा सफलता है; checklist अनावश्यक प्रशिक्षण रोकने के लिए है।

त्वरित जाँच: Checklist दिखाए कि मूल्यांकन set नहीं है तो क्या करें?

  • समय बचाने को मूल्यांकन छोड़ें
  • पहले प्रशिक्षित करें, बाद में तय करें
  • प्रशिक्षण set को ही test set बनाएँ
  • कुछ भी प्रशिक्षित करने से पहले बनाएँ
Answer

कुछ भी प्रशिक्षित करने से पहले बनाएँ — माप के बिना आप नहीं जान सकते कि tuning ने मदद की या नहीं।