Какие основные проблемы возникают при использовании ИИ-бенчмаркинга?

Некоторые основные проблемы, которые возникают при использовании ИИ-бенчмаркинга:

• Утечки данных. trends.rbc.ru ict.moscow Часть данных из теста может попасть в обучающую выборку модели. trends.rbc.ru ict.moscow Из-за этого результаты «экзамена» оказываются завышенными и не отражают истинные способности модели. trends.rbc.ru
• Быстрое устаревание. trends.rbc.ru То, что было сложным для нейросетей полгода назад, современные модели уже с лёгкостью проходят. trends.rbc.ru
• Отсутствие стандартизации. www.braintools.ru Различные методики оценки и отсутствие унифицированных практик приводят к несогласованности в результатах тестирования. www.braintools.ru
• Смешение потребностей. www.braintools.ru Требования разработчиков моделей и конечных пользователей часто объединяются в одну категорию, что затрудняет выбор наиболее подходящего агента для конкретных приложений. www.braintools.ru
• Вариативность ответов AI. habr.com Модели работают в динамичных и непредсказуемых условиях, что делает их поведение нестабильным. habr.com
• Обеспечение справедливости. habr.com Важно исключить предвзятость в данных и алгоритмах, чтобы AI-агенты принимали объективные решения. habr.com
• Масштабируемость оценки. habr.com По мере усложнения AI-систем необходимо разрабатывать автоматизированные и эффективные подходы к тестированию и мониторингу. habr.com