איך בוחרים מודל — ולמה זו לא ההחלטה הראשונה
הכיוון הנכון
אם גם המודל החזק נכשל, גיליתם בזול שהבעיה אינה בבחירת המודל אלא בהגדרת המשימה, בנתונים או בהנחיה. אם הצליח, יש קו בסיס, ואפשר לרדת ולמצוא את הנקודה שבה האיכות יורדת מתחת לרף.
ארבעה צירים
איכות במשימה שלכם — לא בטבלאות פומביות שבודקות משימות אחרות.
עלות לפעולה — נגזרת בעיקר מכמות הטקסט שנכנסת, לא שיוצאת.
מהירות — קריטית בממשק חי, כמעט לא רלוונטית בעיבוד רקע.
איפה הנתונים רצים — שאלה של רגולציה וסיכון, לא של איכות.
מתי לאמן
כמעט תמיד לא, ולא בהתחלה. שיפור הנחיה, דוגמאות טובות וחיבור למקור מידע נכון פותרים את רוב הפערים. כוונון שווה שיקול כשיש אלפי דוגמאות איכותיות והמטרה היא להפיל עלות או זמן תגובה.
לעומק
עטפו את הקריאה למודל בשכבה אחת שאתם שולטים בה, כדי שהחלפת ספק תהיה שינוי הגדרה. ושמרו לוג לכל קריאה — מודל, גרסת הנחיה, כמויות טקסט וזמן — אחרת שאלות כמו "מתי האיכות ירדה" בלתי ניתנות למענה.