模型检验是什么工作?

模型检验是检查人工智能模型是否正确的工作。工程师会设计各种测试用例，比如输入异常数据、边界条件或极端场景，观察模型输出是否符合预期。这个过程能发现模型中的漏洞，比如错误分类或逻辑漏洞。模型检验还涉及性能测试，比如检查模型处理速度和资源消耗。通过反复测试，确保模型在实际应用中稳定可靠。

模型检验的流程

模型检验需要制定详细的测试计划，包括测试目标和验收标准。测试人员会模拟用户真实使用场景，比如输入自然语言句子或图像数据。每次测试后，工程师会记录错误结果并修复模型问题。这个过程可能需要多次迭代，直到模型达到预定标准。最终通过测试的模型才能部署到实际环境中使用。