Вы открываете свежий рейтинг LLM — модель хвастается 128K контекста и 98% accuracy на агентных задачах. Запускаете её на своём проекте — и через пару шагов она забывает, что написала пять минут назад, а агент виснет в бесконечном цикле. Знакомо? Проблема не в модели, а в тестах. Стандартные бенчмарки напоминают экзамен по теории, где можно списать, а работа — поле боя с живыми ошибками. Пора менять подход.
Реалистичные бенчмарки для LLM: как тестировать модели с длинным контекстом и агентными сценариями
Как тестировать LLM на длинном контексте и агентных задачах. Разбираем проблемы существующих бенчмарков, даем пошаговый план создания реалистичных тестов.
Коротко
Что будет в материале
- 01
Вы открываете свежий рейтинг LLM — модель хвастается 128K контекста и 98% accuracy на агентных задачах. Запускаете её на своём проекте — и через пару шагов она...