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…
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…
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
Бенчмарки LLM множатся как грибы после дождя, но обычному пользователю от них мало толку. Оценки программирования, математики, этики — всё это важно для разработчиков, но что, если вы просто хотите получить помощь в повседневных задачах?Я решил проверить популярные модели на том, что действительно важно:- Креативность без потери здравого смысла - Логика без галлюцинаций - Внимание к деталям без педантизма Все промпты — в статье. Можете повторить и проверить мои выводы. Читать далее