Puntos de referencia de IA

Lea la definición de la tarea antes de la clasificación. Una prueba de conocimientos de opción múltiple, un ejercicio de codificación y una comparación de preferencias humanas miden diferentes resultados. Incluso dos puntuaciones llamadas precisión pueden utilizar diferentes reglas o subconjuntos de respuesta. Verifique la versión del modelo, el mensaje, las herramientas, el acceso de recuperación, la cantidad de intentos y la fecha de evaluación. Un sistema que permite varias pruebas o una herramienta de búsqueda externa no se prueba en las mismas condiciones que una única respuesta sin ayuda. Registre la configuración completa al reproducir un resultado. La contaminación del conjunto de datos puede debilitar un punto de referencia cuando había material de prueba o variantes cercanas disponibles durante el desarrollo. La optimización repetida frente a una prueba pública también reduce la independencia de la comparación. Los ejemplos de aplicaciones recientes y disponibles ayudan a evaluar si una capacidad reportada se transfiere. Busque incertidumbre y resultados de subgrupos. Una pequeña diferencia en una muestra pequeña puede no ser significativa. Compare el costo y la latencia junto con el éxito de la tarea e inspeccione ejemplos de fallas. Un punto de referencia es más útil como evidencia para una afirmación de capacidad específica con límites claramente establecidos.