Основные показатели оценки больших языковых моделей

«`html

Оценка больших языковых моделей (LLM)

MixEval

Достижение баланса между полными запросами пользователей и эффективными системами оценки является необходимым для оценки LLM. Стандартные подходы, основанные на истинных данных и бенчмарках LLM-в-качестве-судьи, сталкиваются с проблемами, такими как предвзятость оценок и возможное искажение со временем.

IFEval (Стандартизация и оценка инструкционной структуры)

Это простой и повторяемый бенчмарк, который оценивает эту важную часть LLM и акцентирует верифицируемые инструкции. Бенчмарк состоит из примерно 500 подсказок с одной или несколькими инструкциями и 25 различными видами верифицируемых инструкций.

Arena-Hard

Автоматический инструмент оценки для LLM, настроенных на инструкции, позволяет быстрее и более экономично оценивать их работу.

MMLU (Массовое многозадачное понимание языка)

Цель MMLU — оценить многозадачную точность модели в различных областях, таких как информатика, право, история США и элементарная арифметика.

GSM8K

Современные языковые модели часто испытывают трудности с многошаговым математическим рассуждением. GSM8K решает эту проблему, предлагая коллекцию из 8,5 тыс. примеров многолинейных задач арифметики начальной школы.

HumanEval

Для оценки навыков написания кода на Python используется бенчмарк HumanEval, который предлагает информацию о преимуществах и недостатках моделей генерации кода, предлагая понятную информацию о их потенциале и областях развития.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai.

Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab https://itinai.ru.

Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.

«`