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

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…