模型評估
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第19天
今天進入Prompt Engineering 中相當實用的領域：模型評估 (Model Evaluation) 與測試策略 (Testing Strategies)。
之前曾經稍微討論過一個主題是：「如何判斷一個prompt是好的prompt？」在討論時便提到，如果一個prompt得到的
模型上線前的評估的嚴謹與否，攸關上線後模型的表現。你知道模型評估需要注意哪些細節？在評估過程的嚴謹性又可以如何分級呢？一起來看看吧！
感知器 (perceptron) 利用逐一探訪訓練資料，以更多的訓練例子被正確的分類為目標，來更新任意初始的權重。然而該方法難以延伸到非線性的分類平面，所以以梯度為主的最佳化演算法取而代之，並發展出更多的應用。在本篇中，除了介紹梯度下降法外，亦會討論如何利用學習曲線圖診斷一個機械模型，並對症下藥。
