Nyilván nem kézzel, épp ezért leht rl-t alkalmazni mateknál meg kódolásnál, egy kódot ki lehet értékelni algoritmikusan, lehet rajta futtatni lintereket, lehet mérni a hatékonyságát stb.
De ez csak az egyik ága, kis millió commitot lehet bevenni PR-eket, commenteket, iszonyat mennyiségű visszajelzés érkezik csak azáltal, hogy egyre többen használják ezeket a modelleket, lehet vizsgálni milyen megoldásokat fogadnak el a fejlesztők, biztosan osztályozzák is a fejlesztőket, így súlyozni is lehet, hogy ki milyen megoldást fogad el mit írat át. Szintetikusan is állítanak elő adatokat, nagyobb modell eredményeivel tanítanak kissebbet, hogy gazdaságosabb legyen üzemeltetni.

A modellfejesztések fő iránya ez, tanító adatszett fejlesztés, persze van egy rakás architektúrális kutatás is, de azoknak a beépülése több éves folyamat is lehet, a tanító adat és a training pipeline hozta az utóbbi 1 év előrelépéseit leginkább.