🔵 عنوان مقاله
How to Evaluate LLMs Without Opening Your Wallet
🟢 خلاصه مقاله:
در فرآیند ارزیابی مدلهای زبان بزرگ (LLMs)، اغلب هزینههای قابل توجهی برای دسترسی و آزمایش این مدلها وجود دارد. با اینحال، در مراحل اولیه، میتوانید از راهکارهای مبتنی بر روشهای تقریبی و آزمایشی استفاده کنید تا هزینهها را کاهش دهید. به عنوان مثال، ایرفان موجاجیچ نشان میدهد که شروع با راهحلهای مصنوعی و شبیهسازی شده میتواند راهی مؤثر و اقتصادی برای ارزیابیهای اولیه باشد، بدون اینکه نیاز به پرداخت هزینههای سنگین باشد. این رویکرد کمک میکند تا قبل از صرف هزینه، بتوانید قابلیتها و محدودیتهای مدلها را به خوبی ارزیابی کنید و تصمیمگیری بهتری در مورد ادامه مسیر داشته باشید.
در واقع، استفاده از نمونههای فرضی یا تستهای مبتنی بر دادههای مصنوعی، امکان آزمایش سریع و کمهزینه را فراهم میکند. این روشها به محققان و توسعهدهندگان اجازه میدهند تا نکات قوت و ضعف مدلها را بهتر درک کرده و برنامهریزیهای دقیقتری برای توسعه و بهبود آنها انجام دهند. بنابراین، قبل از سرمایهگذاری مالی، میتوانید با این تکنیکهای کمهزینه، ارزیابیهای مؤثری انجام دهید و به نتیجه مطلوب برسید.
#مدل_زبان #ارزیابی_مدل #صرفهجویی #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Yxed87B?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
How to Evaluate LLMs Without Opening Your Wallet
🟢 خلاصه مقاله:
در فرآیند ارزیابی مدلهای زبان بزرگ (LLMs)، اغلب هزینههای قابل توجهی برای دسترسی و آزمایش این مدلها وجود دارد. با اینحال، در مراحل اولیه، میتوانید از راهکارهای مبتنی بر روشهای تقریبی و آزمایشی استفاده کنید تا هزینهها را کاهش دهید. به عنوان مثال، ایرفان موجاجیچ نشان میدهد که شروع با راهحلهای مصنوعی و شبیهسازی شده میتواند راهی مؤثر و اقتصادی برای ارزیابیهای اولیه باشد، بدون اینکه نیاز به پرداخت هزینههای سنگین باشد. این رویکرد کمک میکند تا قبل از صرف هزینه، بتوانید قابلیتها و محدودیتهای مدلها را به خوبی ارزیابی کنید و تصمیمگیری بهتری در مورد ادامه مسیر داشته باشید.
در واقع، استفاده از نمونههای فرضی یا تستهای مبتنی بر دادههای مصنوعی، امکان آزمایش سریع و کمهزینه را فراهم میکند. این روشها به محققان و توسعهدهندگان اجازه میدهند تا نکات قوت و ضعف مدلها را بهتر درک کرده و برنامهریزیهای دقیقتری برای توسعه و بهبود آنها انجام دهند. بنابراین، قبل از سرمایهگذاری مالی، میتوانید با این تکنیکهای کمهزینه، ارزیابیهای مؤثری انجام دهید و به نتیجه مطلوب برسید.
#مدل_زبان #ارزیابی_مدل #صرفهجویی #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Yxed87B?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
www.thegreenreport.blog
The Green Report | How to Evaluate LLMs Without Opening Your Wallet
A blog dedicated to Quality Assurance in Software Engineering
🔵 عنوان مقاله
The A11y Testing Gap: Why 40% of Issues Still Need Manual Review
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای تست دسترسیپذیری یا همان آتلی، بخش عمدهای از ابزارهای موجود فقط مشکلات آشکار را شناسایی میکنند. اما موارد پیچیدهتر و در زمینههای متنی و کانتکست، همچنان نیازمند بررسی دستی است. این شکاف در فرآیند تست، یکی از چالشهای اصلی توسعهدهندگان است که ممکن است باعث شود برخی مشکلات مهم در طراحی صفحات وب نادیده گرفته شوند.
شرکت BrowserStack با توسعه "عامل کشف مشکلات آتلی" تلاش کرده است تا این فاصله را پر کند. این ابزار با استفاده از هوش مصنوعی، قادر است تفاوت میان تصاویر تزئینی و تصاویر کاربردی را تشخیص دهد، بررسی کند که ترتیب تمرکزکلیک (focus order) منطقی است و بسیاری کارهای دیگر را انجام دهد. این ابزار مانند یک کارشناس WCAG (راهنمای وبدسترسی جهانی) عمل میکند و به توسعهدهندگان کمک میکند تا مشکلات دقیقتر و پیچیدهتر را به راحتی شناسایی کنند، بدون نیاز به بررسی دستی تمام موارد دشوار.
در نتیجه، این نوع فناوریهای هوشمند قادرند بخش عمدهای از نیازهای مربوط به ارزیابی دسترسیپذیری را برطرف کنند و در کنار سیستمهای خودکار، نقش مکمل مؤثری در بهبود کیفیت و جامعیت بررسیها ایفا کنند. با این حال، هنوز هم بخشی از مشکلات نیازمند بررسیهای انسانی است که این ابزارها نمیتوانند جای آن را بگیرند.
#دسترسی_پذیری #هوش_مصنوعی #تست_وب #توسعه_وب
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4sIAXkm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The A11y Testing Gap: Why 40% of Issues Still Need Manual Review
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای تست دسترسیپذیری یا همان آتلی، بخش عمدهای از ابزارهای موجود فقط مشکلات آشکار را شناسایی میکنند. اما موارد پیچیدهتر و در زمینههای متنی و کانتکست، همچنان نیازمند بررسی دستی است. این شکاف در فرآیند تست، یکی از چالشهای اصلی توسعهدهندگان است که ممکن است باعث شود برخی مشکلات مهم در طراحی صفحات وب نادیده گرفته شوند.
شرکت BrowserStack با توسعه "عامل کشف مشکلات آتلی" تلاش کرده است تا این فاصله را پر کند. این ابزار با استفاده از هوش مصنوعی، قادر است تفاوت میان تصاویر تزئینی و تصاویر کاربردی را تشخیص دهد، بررسی کند که ترتیب تمرکزکلیک (focus order) منطقی است و بسیاری کارهای دیگر را انجام دهد. این ابزار مانند یک کارشناس WCAG (راهنمای وبدسترسی جهانی) عمل میکند و به توسعهدهندگان کمک میکند تا مشکلات دقیقتر و پیچیدهتر را به راحتی شناسایی کنند، بدون نیاز به بررسی دستی تمام موارد دشوار.
در نتیجه، این نوع فناوریهای هوشمند قادرند بخش عمدهای از نیازهای مربوط به ارزیابی دسترسیپذیری را برطرف کنند و در کنار سیستمهای خودکار، نقش مکمل مؤثری در بهبود کیفیت و جامعیت بررسیها ایفا کنند. با این حال، هنوز هم بخشی از مشکلات نیازمند بررسیهای انسانی است که این ابزارها نمیتوانند جای آن را بگیرند.
#دسترسی_پذیری #هوش_مصنوعی #تست_وب #توسعه_وب
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4sIAXkm?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
BrowserStack
AI agent detection page | BrowserStack
Use AI agents to uncover the root cause of accessibility issues in web apps and websites, and fix them with WCAG-compliant code fixes and contextual guidance.