Новые рейтинги LLM с экспертной оценкой от SEAL Research Lab Scale AI.

 Scale AI’s SEAL Research Lab Launches Expert-Evaluated and Trustworthy LLM Leaderboards

Scale AI представляет SEAL Leaderboards для оценки и рейтинга моделей языковых моделей (LLMs)

Scale AI предложил инновационную систему рейтинга SEAL Leaderboards для оценки крупных языковых моделей (LLMs). Это инициатива Safety, Evaluations, and Alignment Lab (SEAL) компании Scale, которая посвящена обеспечению нейтральной и достоверной оценки моделей искусственного интеллекта. SEAL Leaderboards направлены на удовлетворение возрастающей потребности в надежных сравнениях производительности в условиях усовершенствования и широкого использования LLMs.

Решение проблемы сравнения производительности LLMs

Мы предоставляем рейтинг моделей на основе собственных наборов данных и экспертизы, чтобы обеспечить объективные результаты оценки моделей. SEAL Leaderboards охватывают несколько ключевых областей, таких как программирование, последование инструкциям, математика и мультиязычность. Каждая область включает наборы запросов, созданные экспертами, а оценщики тщательно проверяются, чтобы обеспечить необходимую экспертизу по предметной области.

Поддержание целостности оценок

Мы стремимся поддерживать недоступность исходных данных для оценок, предотвращая возможность их использования в процессе обучения моделей. Оценки моделей также ограничены для разработчиков, которые могли бы получить доступ к наборам запросов, чтобы гарантировать объективность результатов. Мы сотрудничаем с надежными организациями для дополнительной проверки нашей работы, обеспечивая дополнительный уровень ответственности.

Обновление SEAL Leaderboards и доступность Scale Evaluation

Scale планирует регулярно обновлять SEAL Leaderboards новыми запросами и моделями, отражая последние достижения в области искусственного интеллекта. Это демонстрирует нашу приверженность сохранению актуальности рейтингов и повышению стандартов оценки в сфере искусственного интеллекта. Совместно с этим компания анонсировала общедоступную версию Scale Evaluation, платформы для анализа, понимания и улучшения моделей искусственного интеллекта. Это значительный шаг в миссии Scale по ускорению развития искусственного интеллекта через строгие независимые оценки.

Если ваша компания заинтересована в использовании искусственного интеллекта для улучшения бизнеса, обратитесь к нам для консультации и применения эффективных ИИ-решений. Мы поможем вам провести анализ возможностей автоматизации и подберем подходящие решения для вашего бизнеса.

Ознакомьтесь с возможностями применения искусственного интеллекта в бизнесе на нашем сайте. Мы готовы помочь вам провести плавный процесс внедрения ИИ, начиная с малых проектов и постепенно масштабируя автоматизацию на основе полученных результатов и опыта.

Вы также можете попробовать наш ИИ-ассистент в продажах, который поможет вам повысить эффективность работы с клиентами и уменьшить нагрузку на персонал первой линии поддержки.

Обратитесь к нам для получения дополнительной информации о применении искусственного интеллекта в бизнесе на нашем телеграм-канале.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…