Glosārijs

Benchmarking

Kas ir Benchmarking?

MI jomā etalontestēšana (benchmarking) nozīmē sistemātisku modeļu vai sistēmu salīdzināšanu, izmantojot noteiktus uzdevumus un kritērijus. Publiski etalontesti mēra, piemēram, vispārējās zināšanas, spriešanas vai programmēšanas spējas; praktiskai izmantošanai tomēr vissvarīgākie ir testa gadījumi no jūsu pašu ikdienas darba. Tipiski kritēriji ir precizitāte, pilnīgums, atbildes laiks un izmaksas. Tas palīdz izlemt, vai mazāks, lētāks modelis konkrētam uzdevumam ir pietiekami labs.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo veidne „Salīdzināt modeļus (etalontests)” nosūta vienu un to pašu uzdevumu Claude Haiku un Claude Sonnet modelim un novērtē abas atbildes pēc precizitātes, pilnīguma un skaidrības.

Uzzināt vairāk

Atbilstošas veidnes

Salīdzināt modeļus (etalontests)Liek Claude Haiku un Claude Sonnet atrisināt vienu un to pašu uzdevumu un akli novērtē abas atbildes pēc pareizības, pilnīguma un skaidrības.Skatīt veidni

Tēmas

Modeļu salīdzināšana
Evaluation
Kvalitāte

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo

← Visi termini

Saistītie termini

MI modeļu pareizība un stabilitāte

Pareizība apraksta, cik bieži MI modelis sniedz pareizus rezultātus; stabilitāte apraksta, cik droši šī veiktspēja saglabājas — ar nedaudz mainītiem ievaddatiem, jauniem datiem vai laika gaitā. Modelis testos var būt ļoti precīzs, bet nestabils, ja jau jautājuma pārfrāzēšana noved pie citas atbildes. Reālai lietošanai abas īpašības pārbauda ar fiksētiem testa gadījumiem, krusteniskās validācijas metodi un pastāvīgu uzraudzību.

Modeļa kvalitāte
Noturība
+1

MI kvalitātes nodrošināšanas speciālists

MI kvalitātes nodrošināšanas speciālists pārbauda, vai MI lietojumprogrammas darbojas droši, pareizi un atbilstoši. Loma ietver testa jautājumus un etalonus, dažādu modeļu salīdzināšanu, lietotāju vērtējumu analīzi un halucināciju un laika gaitā notiekošas pasliktināšanās pamanīšanu. Piemēram, pirms pārejas uz jaunu modeli uz 50 tipiskiem klientu pieprasījumiem atbild abi modeļi, un atbildes salīdzina pēc fiksētiem kritērijiem.

Kvalitāte
Testēšana
+1

Veidne

LLM izmaksas

Lielo valodas modeļu izmaksas parasti tiek rēķinātas par tokenu, proti, teksta vienībām, kuru izmērs ir aptuveni no zilbes līdz vārdam; ievades un izvades tokeni tiek cenoti atsevišķi, izvade parasti ir dārgāka. Lielāki modeļi izmaksā vairāk par tokenu nekā mazi, ātri modeļi, piemēram, Claude Haiku, kas vienkāršiem uzdevumiem bieži vien ir pietiekami. Uzvedņu kešatmiņa (prompt caching) samazina izmaksas, ja viens un tas pats garais konteksts tiek sūtīts atkārtoti. Palīdz arī kodolīgi norādījumi un rūpīgi atlasītas zināšanas.

Izmaksas
Tokens
+1

BLEU rādītājs

BLEU rādītājs (Bilingual Evaluation Understudy) ir 2002. gadā IBM izstrādāta metrika mašīntulkojumu automātiskai novērtēšanai. Tā mēra, cik daudz vārdu secību tulkojumā sastopamas arī vienā vai vairākos cilvēku veidotos atsauces tulkojumos, un sniedz vērtību no 0 līdz 1 (bieži attēlo kā 0–100). BLEU ir ātrs un salīdzināms, taču slikti aptver gan nozīmi, gan stilu – labas pārfrāzes var iegūt zemu vērtējumu.

Evaluation
Tulkošana
+1