Бенчмаркове за големи езикови модели

Бенчмарковете за големи езикови модели са тестови рамки, служещи за сравнение на производителността, точността и надеждността на невронни мрежи.

Класически и модерни бенчмаркове

1. Кодово програмиране: HumanEval, SWE-bench, LiveCodeBench и RepoBench за оценка на кодогенерация в реален контекст.
2. Логически разсъждения: GSM8k, MATH, GPQA и ARC Challenge за тестване на сложни вериги от мисли.
3. Замърсяване на данните (Data Contamination): Рискът тестовите въпроси да са част от тренировъчния корпус, изкривявайки резултатите.
4. Непрекъснато оценяване: Преход към динамични, непрекъснато обновявани тестови платформи за предотвратяване на нагаждане (overfitting).

Прецизното бенчмаркване е критично за валидиране на твърденията за превъзходство на нови модели.