))
Tracking Drift to Monitor LLM Performance
Manage episode 455149512 series 3623668
İçerik Fiddler AI tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Fiddler AI veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
In this episode, we discuss how to monitor the performance of Large Language Models (LLMs) in production environments. We explore common enterprise approaches to LLM deployment and evaluate the importance of monitoring for LLM quality or the quality of LLM responses over time. We discuss strategies for "drift monitoring" — tracking changes in both input prompts and output responses — allowing for proactive troubleshooting and improvement via techniques like fine-tuning or augmenting data sources.
Read the article by Fiddler AI and explore additional resources on how AI observability can help developers build trust into AI services.
4 bölüm
Paylaş
