Хабы: Big Data, Data Engineering, Data Mining, Искусственный интеллект, Машинное обучение
Зачем использовать бенчмарки для оценки LLM?
Бенчмарки LLM помогают
оценивать точность больших языковых моделей, обеспечивая стандартизированную процедуру измерения метрик выполнения различных задач.
Бенчмарки содержат все структуры и данные, необходимые для оценки LLM, в том числе:
- «Эталонные» датасеты (релевантные задачи/вопросы/промты с ожидаемыми ответами)
- Способы передачи входных промтов в LLM
- Способы интерпретации/сбора ответов
- Вычисляемые метрики и оценки (а также способы их вычисления)
Всё вместе это позволяет согласованным образом сравнивать точность разных моделей. Но какой же бенчмарк LLM стоит использовать? В основном это зависит от сценария использования, то есть от того, для чего вы намереваетесь применять LLM. Давайте разбираться!
Читать дальше →