Оценка больших языковых моделей (LLM)
Оценка больших языковых моделей (LLM) представляет собой сложную задачу в языковом моделировании, поскольку реальные проблемы сложны и разнообразны. Традиционные бенчмарки часто не полностью отражают всеобъемлющую производительность LLM. Недавний пост в LinkedIn подчеркнул несколько важных мер, необходимых для понимания того, насколько хорошо новые модели функционируют.
MixEval
Достижение баланса между тщательными запросами пользователей и эффективными системами оценки необходимо для оценки LLM. Традиционные стандарты, основанные на истине и бенчмарках LLM-как-судья, сталкиваются с трудностями, такими как предвзятость в оценке и возможное загрязнение со временем.
IFEval (Стандартизация и оценка инструкционных структур)
Способность LLM выполнять команды на естественном языке является одним из их основных навыков. Однако отсутствие стандартизированных критериев затрудняет оценку этого навыка. Простой и повторяемый бенчмарк под названием IFEval оценивает эту важную часть LLM и подчеркивает проверяемые инструкции.
Arena-Hard
Автоматический инструмент оценки для LLM, настроенных на инструкции, – Arena-Hard-Auto-v0.1. Он состоит из 500 сложных пользовательских вопросов и сравнивает ответы модели с базовой моделью, обычно GPT-4-031, используя GPT-4-Turbo в качестве судьи.
MMLU (Массовое многозадачное понимание языка)
Цель MMLU – оценить многозадачную точность модели в различных областях, таких как информатика, право, история США и элементарная арифметика. Это тест из 57 пунктов, требующий от моделей широкого понимания мира и способности решать проблемы.
GSM8K
Современные языковые модели часто испытывают трудности с многошаговым математическим рассуждением. GSM8K решает эту проблему, предлагая коллекцию из 8,5 тыс. отличных, многоязычных арифметических задач начальной школы.
HumanEval
Для оценки навыков написания кода на Python используется HumanEval с моделью GPT, оптимизированной на общедоступном коде с GitHub.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Key Metrics for Evaluating Large Language Models (LLMs).
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
