tgoop.com/dsproglib/5797
Last Update:
🧑💻 Измеряем интеллект LLM: как построить метрики для оценки реальных умений языковых моделей
Новая статья на «Хабре» раскрывает важный нюанс в оценке языковых моделей: классические методы тестирования не отражают реальную ценность LLM в бизнес-задачах. Модели создаются не только для решения школьных тестов, а для практического применения — ведения диалогов, перевода, суммаризации и генерации идей. Универсального способа для оценки моделей не существует — наиболее эффективным себя показывает комплексный подход. Например, в Яндексе применяют несколько способов оценки:
▪️Специальные тесты на здравый смысл (COPA, PIQA, OpenBook, WinoGrande)
▪️Внутренние бенчмарки, разработанные под реальные бизнес-сценарии
▪️Экспертная оценка через систему AI-тренеров, которые проверяют практическую применимость модели
Так на практике оценка качества работы модели оказывается не менее сложной задачей, чем ее создание.
🔗 Читать статью
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/5797