Модели приближаются к потолку стандартных бенчмарков

Модели приближаются к потолку стандартных бенчмарков

Современные LLM показывают схожие результаты на тестах и приближаются к асимптоте производительности. Возможно, проблема не в моделях, а в качестве самих тестов - они могут быть недостаточно сложными. Интересная гипотеза: alignment может делать модели менее способными, а для оценки прогресса нужны более сложные тесты, возможно, создаваемые самими AI.

Связи

• Многомодельное мышление для точных оценок — Разнообразие моделей как решение проблемы достижения потолка производительности
• AI может устранить необходимость архитектурных паттернов в коде — Оба о переосмыслении устоявшихся стандартов оценки с развитием AI
• LLM-управляемые продукты поддерживают незапланированные кейсы — Гибкость LLM выходит за рамки жёстких тестов и предопределённых задач
• Ценность личного прохождения пользовательского пути — Стандартные метрики могут не отражать реальность — нужны новые подходы

---

Источник: Telegram, 2024-05-13