Veri sızıntısı olmadan bir ML değerlendirme kümesi oluşturun
Grupları, kopyaları ve veri kullanımlarını ayırarak ayrılmış, denetlenebilir ve kararınıza uygun bir ML değerlendirme kümesi oluşturun.
KV önbelleği: belleği bağlam, GQA ve batch'e göre hesaplayın
KV önbelleğini KV başları, bağlam ve eşzamanlı dizilerle hesaplayın. Gerçek bir denemeden önce GQA, hassasiyet ve statik önbelleği birbirinden ayırın.
ML ablasyonlarını planlama: kontrol, etkiler ve bütçe
Kontrol, faktörler, etkileşimler ve deneme bütçesiyle bir ML ablasyon planı oluşturun. Varyantları önceliklendirmek ve sonuca varmak için hesaplanmış bir örnek.
Bir sonraki deneyi seçmek için ML hatalarını analiz edin
Sınıflandırma ve çıkarım hatalarını analiz edin: karışıklık matrisi, referanslar, taksonomi, regresyonlar ve sonraki düzeltmenin kontrolü.