Jak Property Finder pozbyła się bias'u w ewaluacji modeli AI i zaoszczędziła 86% kosztów

Property Finder odkryła, że prawie 97% ich etykiet do oceny modelu wizyjnego było dziedziczonych ze starego modelu, co ukrywało jego rzeczywistą dokładność. Dzięki zbudowaniu bezstronnego ground truth, optymalizacji promptów i wyborowi lepszego modelu na Amazon Bedrock udało im się drastycznie obniżyć koszty przy jednoczesnej poprawie jakości.