Ne zaman model geliştirilmemeli

Bir yapay zekâ programına sahip olma baskısı gerçektir ve neyi değiştireceğine göre değil kulağa nasıl geldiğine göre seçilmiş projeler üretme eğilimindedir. İşe yarar bir değerlendirme iki liste üretir ve ikincisi daha değerlidir.

Karar zaten deterministikse

Kural yazıya dökülebiliyorsa yazın. Mevcut bir politikayı öğrenen model; denetlenmesi daha zor, değiştirilmesi daha zor ve kendini açıklaması, o politikayı doğrudan kodlayan yirmi satırlık koddan daha kötüdür.

Çıktıya kimse göre hareket etmeyecekse

Karar verildikten sonra gelen ya da üzerine hareket edemeyecek birine ulaşan bir tahmin hiçbir şeyi değiştirmez. Geliştirmeden önce, modelin çıktısından farklı bir şey yapma yetkisine ve zamanına sahip bir kişiye ya da sisteme giden yolu izleyin. O yol yoksa eksik parça model değildir.

Veri sonucu tarif etmiyorsa

Yalnızca kaydettiğiniz sonuçlardan öğrenebilirsiniz. Her kararın ardından ne olduğunu kimse yazmadıysa — ki çoğu zaman yazmamıştır — dürüst olan ilk proje modellemek değil, bunu ölçmeye başlamaktır. Gösterişsizdir ve bir ön koşuldur.

İyi bir bilgi getirme katmanıyla hazır model yeterliyse

Pek çok dil görevinde, iyi kurulmuş bir bilgi getirme katmanı ve düzgün bir değerlendirme setiyle hazır bir model sizi maliyetin çok altında hedefe yaklaştırır. Kendi modelinizi eğitmek; başkasında olmayan bir veriniz varsa ya da alternatifleri eleyen bir gecikme veya gizlilik kısıtınız varsa değer — varsayılan olarak değil.

Geriye kalan düzgün yapılmayı hak eder

Bunları eledikten sonra genelde gerçekten iyi adaylardan oluşan kısa bir liste kalır: sık verilen, sonuçları kayıtlı ve daha iyi bir cevaba göre hareket edebilecek biri tarafından verilen kararlar. Servis altyapısını, izlemeyi ve değerlendirme düzeneğini hak eden bunlardır. Diğerleri bunun karşılığını zaten hiç veremeyecekti.