Dasturchi, frilanser, gik va introvert
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.
Har qanday chat oynasi agent emas. Oddiy chatbot asosan savolga javob beradi, AI agent esa maqsadga erishish uchun bir necha qadam tashlaydi, tool‘lardan foydalanadi va natijani tekshirishi ham mumkin.
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.