Четыре основных подхода к оценке LLM: от бенчмарков до судей-моделей
В статье представлен обзор четырёх основных методов оценки больших языковых моделей (LLM): оценка по множественному выбору (MMLU), верификаторы, лидерборды и судьи-LLM. Каждый метод подробно описан и проиллюстрирован примерами кода на базе модели Qwen3 0.6B. Материал основан на статье Себастьяна Рашки.
В своей статье Себастьян Рашка описывает четыре основных подхода к оценке больших языковых моделей (Large Language Models, LLM): оценка с множественным выбором (например, бенчмарк MMLU), верификаторы, лидерборды и LLM в роли судьи. Оценка с множественным выбором — это ориентированный на бенчмарки метод, где модель отвечает на вопросы с вариантами ответов, а точность измеряется как доля правильных
Показать ещё ↓
Источник: Sebastian Raschka —
оригинал