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…
В комментариях к моей предыдущей статье о тестировании трех флагманских LLM моделей были примерно такие мысли и вопросы: Читать далее
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…
Уже более двадцати лет в индустрии принято тестировать написанный код до выкатывания его в продакшн. Люди придумали unit-тесты, acceptance-тесты, интеграционные тесты, property-based тесты. Люди даже придумали TDD, чтобы удостовериться в том, что тесты на самом деле работают. Люди придумали…