Bewertung

Benchmarks erklärt ohne irreführende Rangfolge.

Eine Metrik ist nur dann nützlich, wenn wir die Aufgabe, die Bedingungen und den Fehler kennen, auf die es ankommt.

Fünf Fragen vor dem Vergleich

Das Ergebnis beginnt bereits bei der Gestaltung des Tests.

DATENSATZ

Welche Aufgaben sind darin enthalten?

Umfang, Schwierigkeitsgrad, Sprache, Aktualität und mögliche Kontamination.

Probe
METRIKEN

Was bedeutet es, es richtig zu machen?

Genauigkeit, menschliche Präferenz, Kosten, Zeit oder Erfolgsquote.

Ziel
BEDINGUNGEN

Wurde das Gleiche verglichen?

Eingabeaufforderung, Tools, Begründung, Beispiele und Budget.

Eigenkapital

Auswertung für Ihr Projekt

Verwandeln Sie echte Bedürfnisse in ein kleines, wiederholbares Set.

01

Sammeln Sie repräsentative Aufgaben

Beinhaltet Normalfälle, Kanten und kostspielige Ausfälle.

Fälle
02

Definieren Sie eine Rubrik

Trennt Korrektheit, Nützlichkeit, Sicherheit und Format.

Kriterium
03

Messen Sie das gesamte System

Modell, Wiederherstellung, Tools, Latenz und Kosten.

Produktion
ANALYSE

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01

Identifiziere die genaue Version

Ein beweglicher Alias und ein Snapshot können unterschiedliche Ergebnisse liefern. Erfasse Modell, Datum und Anbieter.

02

Rekonstruiere die Bedingungen

Prompt, Reasoning, Tools, Anzahl der Versuche und Budget müssen für einen Vergleich gleichwertig sein.

03

Suche nach Unsicherheit

Ein kleiner Unterschied kann zwischen Ausführungen verschwinden. Bewahre Stichproben, Streuung und Fehler auf, nicht nur den Mittelwert.

04

Prüfe die Übertragbarkeit

Validiere, ob die Verbesserung über Sprachen, Formate und reale Fälle hinweg Bestand hat, die deinem Produkt nahekommen.

05

Rückverfolgbarkeit

Veröffentlichte Ergebnisse und von den Quellen angegebene Bedingungen. Zahlen sind nur vergleichbar, wenn Version, Konfiguration, Metrik und Datum übereinstimmen.

Fuentes primarias y técnicas

Referencias utilizadas para ampliar y revisar esta página.

MARCOHELM: ganzheitliche und reproduzierbare Bewertungcrfm.stanford.edu↗ MULTIMODALVHELM: Bewertung von Vision-Sprache-Modellencrfm.stanford.edu↗