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

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







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.

Получите советы по внедрению ИИ и оптимальные решения

Для консультаций по внедрению ИИ и получения оптимальных решений обращайтесь по ссылке https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах

Используйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru для обработки запросов клиентов, генерации контента и снижения нагрузки на первую линию.

Развивайтесь с помощью искусственного интеллекта

Узнайте, как ИИ может изменить ваш бизнес и процессы с решениями от Flycode.ru.


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

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • 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…