Habr[Перевод] Самые популярные LLM бенчмарки
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!
