Какие метрики используются для оценки качества языковых моделей?

Некоторые метрики, которые используются для оценки качества языковых моделей:

• BBH (Billion Benchmark Huggingface). lab.neural-university.ru Метрика для сравнения различных моделей на больших объёмах данных и задачах. lab.neural-university.ru Оценивает качество модели по таким критериям, как точность ответов, скорость обработки запросов, способность к генерации текста и другие. lab.neural-university.ru
• MATH Lvl 5. lab.neural-university.ru Оценивает способность модели решать математические задачи на уровне пятого класса. lab.neural-university.ru
• GPQA (Generalized Prompt Question Answering). lab.neural-university.ru Предполагает использование обобщённых промптов (вопросов или заданий), которые модель должна выполнить или на которые она должна ответить. lab.neural-university.ru
• MathlogicQA. lab.neural-university.ru Набор данных для оценки качества больших языковых моделей, таких как GPT (Generative Pre-trained Transformer). lab.neural-university.ru Проверяет способность моделей к логическому рассуждению и решению математических задач. lab.neural-university.ru
• MuitiQ. lab.neural-university.ru Метрика для измерения качества ответов, которые предоставляются моделью на различные вопросы. lab.neural-university.ru Учитывает не только точность ответов модели, но и её уверенность в ответах. lab.neural-university.ru
• PARus. lab.neural-university.ru Метрика предназначена для оценки производительности моделей в задачах, связанных с русским языком. lab.neural-university.ru Включает в себя несколько ключевых критериев, таких как перевод, способность модели изменять контент и поведение, а также параметр «tokens», определяющий количество слов, которые модель может обрабатывать. lab.neural-university.ru
• RCB (Relative Cross-Bandwidth). lab.neural-university.ru Позволяет оценить, насколько хорошо модель способна работать с различными языками и находить ответы в базе знаний. lab.neural-university.ru
• Perplexity. www.braintools.ru anns.ru Метрика служит статистическим показателем точности прогнозирования языковой модели при анализе образца текста. www.braintools.ru Измеряет уровень «удивления», которое испытывает модель при столкновении с новыми данными. www.braintools.ru