Бенчмарки

Сегодня я хочу по-рассуждать о 2-х кардинально отличающихся друг от друга по своему темпераменту ИИ-продуктах: DeepSeek и Claude. Первый "взорвал" рынок, а второй спокойно движется своим путем и не особенно отсвечивает. В попробуем понять, в чем ценность анализа их пути и сделаем полезные для нас с вами выводы.

В последнее время разработка и развертывание больших языковых моделей (LLM) стали ключевыми в формировании интеллектуальных приложений в различных областях. Но реализация этого потенциала требует строгого и систематического процесса оценки. Прежде чем углубляться в метрики и вызовы, связанные с оценкой LLM-систем, стоит задуматься: не сводится ли в…

Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения…

В ноябре в ТОП-10 в «LLM Benchmark» произошло много изменений. Также произошли некоторые изменения в том, как мы создаем продукты на основе LLM. Давайте приступим.

В этой статье мы сравним различные бенчмарки, которые помогают ранжировать крупные языковые модели для задач разработки программного обеспечения.

В этом посте мы представим подробный каталог бенчмарков, разбитый на категории по сложности, динамике, целям оценки, спецификациям конечных задач и типам рисков. Понимание их различий поможет вам разобраться в бенчмарках LLM в условиях их стремительного развития.

Бенчмарки LLM помогают оценивать точность больших языковых моделей, обеспечивая стандартизированную процедуру измерения метрик выполнения различных задач.