Для определения точности и эффективности языковой модели используют различные методы, среди них:

• Бенчмаркинг. 13 Это набор задач или тестов, созданных для проверки моделей. 1 Бенчмарки проверяют различные аспекты владения языком. 1
• Оценка IFEval. 1 Позволяет оценить точность и качество сгенерированного текста. 1 Сначала модель оценивают на способность генерировать текст, затем проверяют качество сгенерированного текста. 1
• Оценка BBH. 1 Метрика для сравнения различных моделей на больших объёмах данных и задачах. 1 Оценивается качество модели по нескольким критериям, таким как точность ответов, скорость обработки запросов и другие параметры. 1
• Оценка GPQA. 1 Предполагает использование обобщённых промптов (вопросов или заданий), которые модель должна выполнить или на которые она должна ответить. 1
• Оценка MUSR. 1 Используется для анализа семантического представления текста. 1
• LCS. 1 Метод оценки качества работы модели, который используется для сравнения двух последовательностей символов и определения их сходства. 1
• MuitiQ. 1 Предназначена для измерения качества ответов, которые предоставляются моделью на различные вопросы. 1 Учитывает не только точность ответов модели, но и её уверенность в ответах. 1
• Оценка пользовательского опыта. 4 Включает сбор обратной связи от сотрудников и клиентов, использующих модель, для выявления удовлетворённости и проблемных областей. 4
• Анализ бизнес-показателей. 4 Оценивается влияние модели на ключевые показатели эффективности (KPI) бизнеса, такие как время обработки запросов, конверсия продаж или удовлетворённость клиентов. 4
• Мониторинг производительности. 4 Отслеживается скорость работы модели, потребление ресурсов и стабильность в реальных условиях использования. 4

Оценка должна проводиться регулярно, так как эффективность модели может меняться со временем. 4