Бенчмаркинг на езикови модели (LLM Benchmarking)

Бенчмаркингът на езикови модели (LLM Benchmarking) е научна и инженерна дисциплина, насочена към количественото и качественото измерване на възможностите, безопасността, латентността, разходите и логическото мислене на съвременните фронтиерни модели за изкуствен интелект.

Ключови направления

1. Когнитивни и математически тестове: Използване на стандартизирани набори от данни като MMLU, GSM8K, MATH и FrontierMath за оценка на абстрактното логическо мислене и академичните познания.
2. Оценка на агентни възможности: Симулиране на сложни многостъпкови работни процеси (като SWE-bench, Dayjob) за измерване на способността за писане на код, анализ на данни и използване на външни софтуерни инструменти.
3. Разходи и скорост на извеждане: Анализ на цената на милион токени, латентността до първия токен (TTFT) и пропускателната способност (TPS) от независими платформи като Artificial Analysis.
4. Безопасност и подравняване: Проверка за халюцинации, склонност към генериране на опасен код или уязвимост към злонамерени манипулации.