TGViewer
Машинное обучение RU Машинное обучение RU @machinelearning_ru · 18.2K subscribers
Post #2228 2.26K
📖 Человек и LLM: как построить метрики для оценки моделей

💡 Оценка качества ответов языковой модели требует сложного комплексного подхода и является такой же сложной задачей, как и разработка LLM. Авторы статьи объясняют ограничения академических бенчмарков, включая проблему протечек данных и ограниченность их проверки, а также рассказывают про систему AI-тренеров в Яндексе — специально отобранных экспертов для глубокой оценки ответов модели.

🌟 Как оказалось, универсального решения для оценки LLM нет, необходимо постоянно комбинировать различные методы и регулярно проверять, насколько модель действительно полезна в реальных сценариях использования. В статье подробнее раскрывается, как это делают в Яндексе.

📖 Читать: *клик*

@machinelearning_ru
  • 👍 5
  • ❤ 4
  • 🔥 4
More from @machinelearning_ru
  1. Oct 10, 2026Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду Как open-sourc…
  2. Oct 8, 2026🦀 Burn 0.22: меньше дженериков, быстрее сборка и почти вдвое меньше VRAM в тесте CNN. Фре…
  3. Oct 7, 2026DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию DeepSeek в…
  4. Oct 7, 2026📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели Все статьи написала в…
  5. Oct 6, 2026✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью Власти США сформировали межведомстве…
  6. Oct 5, 2026🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов На GitHub вы…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →