Дрейф на моделите (Model Drift)

Дрейфът на моделите (Model Drift) описва влошаването на производителността на един ИИ модел във времето или промяната в неговото поведение. В случая с големите езикови модели (LLM), това може да бъде „дрейф на поведението“ (behavior drift), причинен от тихи актуализации на API-тата от страна на доставчиците, или „концептуален дрейф“ (concept drift), при който данните за обучение вече не отговарят на текущата реалност. Откриването на дрейфа изисква постоянен мониторинг и сравнение с еталонни набори от данни.