FABRYKA AI / METODOLOGIA BADAŃ
Spraw, by wynik
dało się sprawdzić.
Pytanie badawcze, kontrolowane porównanie i dość dowodów, by ktoś inny zrozumiał, co się stało.
Zacznij od pytania
Określ hipotezę, punkt odniesienia i kryterium sukcesu przed eksperymentem. Oddziel agendę badawczą od ukończonych prac.
Zachowaj porównywalne warunki
Udokumentuj wersje modeli i danych, tokenizator, ziarna losowe, liczbę tokenów treningowych, moc obliczeniową i protokół ewaluacji. Porównuj wyniki w ramach tego samego protokołu; nie łącz niezgodnych wyników z różnych zadań w jedno twierdzenie.
Oddziel trening od ewaluacji
Zapisuj pochodzenie danych, licencje i podziały. Sprawdzaj kontaminację i jakość danych referencyjnych. Zamknięte lub prywatne zewnętrzne benchmarki służą do ewaluacji końcowej, a nie do treningu ani decyzji rozwojowych.
Mierz osobno systemy i jakość
Eksperymenty serwingowe powinny określać sprzęt, oprogramowanie, długość kontekstu, rozmiar batcha i współbieżność. Podawaj rozkłady opóźnień, przepustowość i zużycie pamięci obok osobnej oceny jakości.
Publikuj kontekst i ograniczenia
Raporty powinny wskazywać autorów, daty, źródła finansowania i mocy obliczeniowej oraz linkować istotny kod, dane, konfiguracje i artefakty. Wyraźnie oznaczaj rysunki schematyczne, planowane badania i wyniki historyczne.
Przeglądaj datowane notatki badawcze →Aktualne publiczne artefakty →