[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-ceiling-effect::ru":3,"gloss-cluster-ceiling-effect::ru":23,"gloss-next-ceiling-effect::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"ceiling-effect","mlops","Эффект потолка","Эффект потолка возникает, когда почти каждый случай в оценочном наборе отвечается верно и набор перестаёт различать две системы. Число выглядит отличным и не несёт почти никакой информации: изменение, которое заметно улучшило дело, и изменение, которое не сделало ничего, дают один и тот же результат, потому что места показать разницу не осталось. Зеркальная картина, где почти всё проваливается и улучшения одинаково невидимы, на практике встречается реже и ведёт себя так же. К потолку наборы приходят двумя путями. Системы улучшились — это счастливая версия: материал был уместен, когда его писали, а работа ушла вперёд. Или набор собрали из случаев, которые легко было собрать, а это обычно ясные, хорошо сформулированные, типичные, и различать он не умел с самого начала. В обоих случаях симптом один: высокое среднее при схлопнувшемся разбросе и помесячные сдвиги в пределах шума. Заметить это рано помогает наблюдение за распределением, а не за средним. Если число высокое, посмотрите, сколько случаев верно решают все системы: эта доля — мёртвый груз сравнения. Ответ — добавить материал, а не ужесточить оценщика: суровая шкала, применённая к лёгким случаям, даёт более низкие числа, не давая больше сведений. Трудные случаи приходят оттуда, где вы уже смотрите: отказы, накопленные с момента сборки набора; категории классификации, оставшиеся упрямыми; входы, которые пользователи реально присылают и которые никто не стал бы придумывать. Лёгкие случаи сохраните как регрессионный пол — именно они ловят плохой релиз, — и отчитывайтесь по двум группам отдельно, чтобы улучшение на трудном материале было видно, а не усреднялось в число, которое не может сдвинуться. Тот же эффект объясняет, почему набор, унаследованный от прошлого проекта, так часто выглядит лестно на первом же прогоне. Он калиброван под систему, которой больше нет, и успокаивающее число, которое он выдаёт, — утверждение о той системе, а не о вашей.","Эффект потолка — набор, который проходят все, и он перестаёт различать системы. Как заметить рано и почему строгий оценщик не решение.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"golden-dataset","Золотой датасет",{"slug":15,"name":16},"percentile","Перцентиль",{"slug":18,"name":19},"precision-and-recall","Точность и полнота",{"slug":21,"name":22},"statistical-significance","Статистическая значимость",[24,28,31,35,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acceptance-threshold","Порог приёмки","2026-09-10T03:30:02+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"adjudication","Разрешение разногласий",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"annotation-guidelines","Инструкции по разметке","2026-09-08T21:32:36+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":34},"baseline-model","Базовая модель (baseline)",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"batch-inference","Батч-инференс",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"blind-evaluation","Слепая оценка",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":34},"canary-prompt","Канареечный промпт",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":34},"champion-challenger","Чемпион–претендент (A\u002FB-тестирование моделей)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":34},"class-imbalance","Дисбаланс классов",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":34},"continuous-batching","Continuous Batching (непрерывная пакетная обработка)",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":27},"coverage-gap","Пробел в покрытии",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":34},"cross-validation","Перекрёстная проверка"]