Зачем использовать бенчмарки для оценки LLM? Бенчмарки LLM помогают оценивать точность больших языковых моделей, обеспечивая стандартизированную процедуру измерения метрик выполнения различных задач. Бенчмарки содержат все структуры и данные, необходимые для оценки LLM, в том…
Синтетические тесты в вакууме не показывают реальной пользы нейросетей. Индустрии пора переходить на метрики, где во главе угла стоят люди и жизненный контекст Читать далее
ИИ уже хорошо решает сложные задачи, но когда доходит до реальных соревнований и живых проектов, вдруг выясняется — старые подходы к проверке его способностей не работают так гладко, как хотелось бы. Бенчмарки, по которым модели тренируются и друг с другом сравниваются, порой…
Когда мы говорим о бенчмаркинге LLM в какой-то предметной области, то имеем в виду две разные концепции: бенчмарки моделей LLM и бенчмарки систем LLM. Бенчмаркинг моделей LLM заключается в сравнении базовых моделей общего назначения (например, GPT, Mistral, Llama, Gemini, Claude и так далее). Нам не…