В чем особенности современных языковых тестов для систем искусственного интеллекта?

Некоторые особенности современных языковых тестов для систем искусственного интеллекта:

• Использование нейросетевых технологий и алгоритмов адаптивного тестирования. www.cnews.ru www.researchgate.net Такие системы способны распознавать письменную и устную речь, проводить лингвистический анализ и оценивать уровень владения языком. www.cnews.ru
• Интеграция больших языковых моделей (LLM). www.cnews.ru Благодаря этому платформы выполняют сложный лингвистический анализ, обеспечивают точную и беспристрастную оценку уровня владения языком, исключают «человеческий фактор». www.cnews.ru
• Возможность лёгкого масштабирования. www.cnews.ru Использование контейнеров Docker и архитектуры микросервисов обеспечивает масштабируемость и гибкость, что способствует эффективной обработке большого количества запросов. www.cnews.ru
• Оценка различных аспектов производительности LLM. habr.com К ним относятся, например, логическое мышление, понимание прочитанного, понимание кода, общие знания. habr.com
• Отслеживание речевых нарушений. www.researchgate.net Валидатор теста настроен на отслеживание ошибок, характерных для определённого уровня владения языком. www.researchgate.net

Один из примеров современной ИИ-платформы для тестирования уровня владения иностранным языком — платформа «Исток» от МФТИ. www.cnews.ru Она способна проверять рецептивные и продуктивные речевые навыки (чтение, аудирование, говорение и письмо). www.researchgate.net