Топ-12 популярных рейтингов моделей искусственного интеллекта (LLM): руководство по оценке.

Top 12 Trending LLM Leaderboards: A Guide to Leading AI Models’ Evaluation

Руководство по оценке ведущих моделей искусственного интеллекта (ИИ): топ-12 лидербордов

Open LLM Leaderboard

Open LLM Leaderboard использует Eleuther AI-Language Model Evaluation Harness для оценки моделей на шести задачах: AI2 Reasoning Challenge, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8k. Результаты и подробности моделей доступны на Hugging Face.

MTEB Leaderboard

MTEB оценивает текстовые вложения на восьми задачах и 58 наборах данных на 112 языках. 33 модели протестированы, что делает этот лидерборд самым объективным.

Big Code Models Leaderboard

Рейтинг оценивает модели, способные анализировать и генерировать код, что важно для приложений, таких как Langchain и AutoGPT.

SEAL Leaderboards

SEAL Leaderboards использует рейтинг Elo-scale для сравнения производительности моделей на различных языках и задачах. Это обеспечивает надежную оценку производительности моделей.

Berkeley Function-Calling Leaderboard

BFCL проверяет возможность моделей вызывать функции и инструменты, что важно для приложений. Результаты помогают улучшить возможности моделей в этой области.

Occiglot Euro LLM Leaderboard

Рейтинг оценивает модели на пяти задачах AI2 Reasoning Challenge, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и Belebele. Результаты и подробности моделей доступны на Hugging Face.

LMSYS Chatbot Arena Leaderboard

Платформа для оценки LLM, использование рейтинга Bradley-Terry и рейтинга Elo-scale. Пользователи могут участвовать в оценке моделей.

Artificial Analysis LLM Performance Leaderboard

Искусственный Анализ оценивает производительность LLM на серверных API-точках, измеряя качество и производительность с точки зрения клиента. Результаты отражают реальные клиентские опыты.

Open Medical LLM Leaderboard

Open Medical LLM Leaderboard отслеживает, ранжирует и оценивает модели на медицинских задачах по вопросам и ответам. Оценка моделей проводится на многоязычных медицинских данных.

Hughes Hallucination Evaluation Model (HHEM) Leaderboard

HHEM оценивает частоту галлюцинаций в резюме документов, созданных LLM, что важно для оценки фактической точности моделей.

OpenVLM Leaderboard

Результаты оценки 63 моделей Vision-Language на 23 мультимодальных бенчмарках. Это позволяет выбрать подходящую модель для конкретной задачи.

Эффективное внедрение ИИ в ваш бизнес

Используйте ИИ для автоматизации процессов и улучшения клиентского опыта. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и постепенно масштабируйте автоматизацию.