リーダーボードを超えて。当社の包括的な評価は、モデルの精度、堅牢性、実世界での能力を向上させるための実用的な洞察を提供します。
正しさ、事実の正確さを測定し、幻覚を減らします。
敵対的攻撃、分布外の入力、プロンプトのバリエーションに対する耐性をテストします。
実世界での展開における遅延、スループット、計算コストを分析します。
モデルの出力における有害なコンテンツ、ステレオタイプ、バイアスを特定し、軽減します。
外部ツールやAPIを正確かつ確実に使用するモデルの能力を評価します。
ユーザーエクスペリエンスの質と、インタラクティブなシナリオでのモデルのパフォーマンスを評価します。
下流タスク
評価方法
能力象限
客観的ベンチマーク
裁判官としてのモデル
人間による評価
整合性とセキュリティ
バイアスと公平性
事実性と幻想
価値観と倫理
バイアス検出
事実LLM裁判官
セキュリティLLM裁判官
公平性監査
事実確認
レッドチームテスト
アプリケーションとインタラクション
マルチモダリティ
創造と生成
コードとプログラミング
エージェントとツールの使用
マルチモーダルLLM裁判官
オープン生成
コード品質評価
エージェントタスク
グラフィックスとテキストの一貫性
包括的な会話体験
コードレビュー
インタラクティブタスク
コアインテリジェンス
知識と理解
推論と解決
オープン推論
オープン知識クイズ
複雑な問題解決
知識クイズ
コンサルテーションからコンバージェンスまで：透明性のあるプロセス
独自の目標と重要な成功指標を定義するために協力します。
標準的なベンチマークから選択するか、特定のユースケースに合わせてスイートをカスタマイズします。
定量的データと定性的洞察の両方を収集するために、ハイブリッドテスト戦略を実行します。
実用的な診断と明確なパフォーマンス概要を含む包括的なレポートを受け取ります。
当社の調査結果とデータサービスを活用して、モデル改善のための的を絞ったファインチューニング計画を作成します。
