← Mapa naprednog učenjanapredna lekcija

Modeli i izbor modela

Birajte model prema kvalitetu zadatka, kašnjenju, ceni, privatnosti i pouzdanosti, a ne samo reputaciji.

  • 11 minuta
  • srednje
  • Pregledano 2026-07-16
01

Šta je to?

Model pretvara ulazni kontekst u predviđeni izlaz. Modeli se razlikuju po rezonovanju, jeziku, upotrebi alata, modalitetu, brzini, ceni, hostingu i doslednosti.

02

Zašto je važno?

Arhitektura nasleđuje ograničenja modela. Sposoban ali spor model može pokvariti interaktivan tok; jeftin model postaje skup ako greške stvaraju dodatni rad.

03

Mentalni model

Model je pogonski sklop sa kompromisima. Izaberite najmanji pouzdan model za zadatak i testirajte ga stvarnim primerima.

04

Jednostavan primer

Koristite brz model za rutinsku klasifikaciju, a nesigurne slučajeve prosledite snažnijem modelu ili čoveku.

05

Šta nije

Pobednik benchmark-a nije automatski najbolji za vaše podatke, jezik, ciljano vreme odziva ili nivo rizika.

06

Šta prvo treba naučiti

Ove ideje pomažu da lekciju smestite u pravi kontekst.

  • AI modeli
  • Determinističke i AI odluke
07

Prvih 60 minuta

Iskoristite jedan fokusiran sat da ideju pretvorite u nešto konkretno.

  • Sakupite deset reprezentativnih ulaza i očekivanih rezultata.
  • Testirajte dva modela istim promptom i šemom.
  • Uporedite kvalitet, vreme odziva, greške i procenjenu cenu.
08

Prvo napravite ovo

Napravite mali evaluacioni pregled koji jednostavnu klasifikaciju šalje jednom modelu, a slučajeve niske pouzdanosti eskalira.

09

Kada ga ne treba koristiti

Ne koristite model kada tačna pravila, upit bazi ili obična pretraga pouzdano rešavaju problem.

10

Šta učiti dalje

Naučite strukturisani izlaz i evaluaciju.