Machine learning Interview | Telegram Webview: machinelearning_interview/1744 -

Telegram Group & Telegram Channel

Machine learning Interview

🧪 DeepEval — open-source фреймворк для оценки работы языковых моделей, вдохновленный принципами Pytest. Проект решает ключевую проблему LLM-разработки: как объективно измерить качество ответов ChatGPT, RAG-пайплайнов или AI-агентов без ручных проверок.

В отличие от разрозненных метрик вроде RAGAS или G-Eval, DeepEval объединяет 20+ критериев оценки от релевантности контекста до токсичности и SQL-инъекций в промптах. Инструмент также имеет встроенную облачную платформу для сравнения разных версий LLM — она визуализирует, как изменения влияют на accuracy и безопасность.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview

www.tg-me.com/us/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1744

4.1K viewsApr 18 at 16:01

tg-me.com/machinelearning_interview/1744

Create: 2025-04-18
Last Update: 2025-05-13 00:29:20

🧪 DeepEval — open-source фреймворк для оценки работы языковых моделей, вдохновленный принципами Pytest. Проект решает ключевую проблему LLM-разработки: как объективно измерить качество ответов ChatGPT, RAG-пайплайнов или AI-агентов без ручных проверок.

В отличие от разрозненных метрик вроде RAGAS или G-Eval, DeepEval объединяет 20+ критериев оценки от релевантности контекста до токсичности и SQL-инъекций в промптах. Инструмент также имеет встроенную облачную платформу для сравнения разных версий LLM — она визуализирует, как изменения влияют на accuracy и безопасность.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview

Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1744

Open in Telegram

Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-05-13| Machine learning Interview

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

Machine learning Interview from us

Telegram Machine learning Interview
FROM USA