Выбор языковой модели (LLM) часто начинается с анализа существующих рейтингов, но такие списки не всегда отражают, как модель справится с конкретными задачами и сколько это будет стоить. В связи с этим, в одной из лабораторий был разработан собственный бенчмарк, который учитывает реальные потребности и условия использования моделей.
В лаборатории используется электронный лабораторный журнал, где записываются данные всех экспериментов и измерений. ИИ ассистент отвечает на вопросы, основываясь на этой базе данных. Это позволяет более точно оценить производительность различных LLM в контексте реальных задач, что является важным для пользователей, ищущих оптимальное решение.
Создание собственного бенчмарка может стать значимым шагом в области выбора языковых моделей, так как это позволяет избежать недостатков существующих рейтингов. Такой подход может помочь пользователям лучше понять, какая модель наиболее подходит для их специфических нужд и задач, что в конечном итоге повысит эффективность использования ИИ в различных областях.