📌 How to Calculate Confidence Score in LLMs (Language Models) | Explained with Gemini API - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: How to Calculate Confidence Score in LLMs (Language Models) | Explained with Gemini API в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно How to Calculate Confidence Score in LLMs (Language Models) | Explained with Gemini API или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон How to Calculate Confidence Score in LLMs (Language Models) | Explained with Gemini API в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

How to Calculate Confidence Score in LLMs (Language Models) | Explained with Gemini API

In this video, I explain how to calculate the confidence score of a response generated by a Large Language Model (LLM) like Gemini. Confidence scores give you insight into how certain the model is about its output. We’ll break down: What a confidence score is 🤔 How it’s different from accuracy 📊 Why we use log probabilities instead of raw ones How to compute confidence using exp(avg_logprob) A live demo using Gemini API with Python 🧪 📌 Useful Concepts Covered: Log probabilities in LLMs Numerical stability Confidence vs. accuracy Gemini’s avg_logprob explained 👉 If you found this helpful, don’t forget to like, subscribe, and leave a comment!

Comments