Dasturchi, frilanser, gik va introvert
AI tizim ba’zan o‘z javobiga ishonch darajasini chiqaradi. Bu maqolada confidence score nima ekanini, u qanchalik foydali ekanini va unga ko‘r-ko‘rona ishonish nega xato bo‘lishini tushuntiraman.
AI tizimni yaxshilash uchun “yoqdi” yoki “yoqmadi” degan hissiy baho yetmaydi. Bu maqolada eval nima ekanini, model javobini qanday mezonlar bilan tekshirishni va mahsulotda sifatni qanday barqaror o‘lchashni aytib o'tiladi.
Kuchli model ko‘p narsani tushuntira oladi, lekin real ish bajarish uchun ko‘pincha tashqi vositalar kerak bo‘ladi. Bu maqolada tool use nima ekanini, qaysi vazifalarda zarur bo‘lishini va nega modelning o‘zi har doim yetarli emasligini tushuntiraman.
AI model ba’zan ishonchli ohangda noto‘g‘ri gapiradi. Bu holat hallucination deyiladi. Maqolada hallucination qayerdan kelishini va uni prompt, context, RAG, tool use hamda validation orqali qanday kamaytirish mumkinligini ko‘rib chiqaman.
RAG ko‘p joyda sehrli yechimdek ko‘rinadi. Aslida esa har bir AI mahsulotga RAG kerak emas. Bu maqolada RAG nima ekanini, qanday holatlarda foydali bo‘lishini va qachon oddiy prompt, yaxshi context yoki qidiruvning o‘zi yetarli ekanini tushuntiraman.
AI haqida o‘qiganda yoki video ko‘rganda eng ko‘p uchraydigan so‘zlar: context, prompt, model, token, agent, RAG, fine-tuning, inference. Bu maqolada shu atamalarni sodda tilda, amaliy misollar bilan tushuntirilgan.