Model Bench
Loading...
modelbench.
ขับเคลื่อนโดย MINIAPPS.AI
ชุดเครื่องมือทดสอบโมเดล

ทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล

ภาพที่ชัดเจนขึ้นว่าโมเดลของคุณทำอะไรได้บ้าง รันการทดสอบประสิทธิภาพอย่างรวดเร็วและเปลี่ยนผลลัพธ์ให้เป็นข้อมูลเชิงลึก

พื้นที่ทำงานสำหรับการทดสอบประสิทธิภาพของคุณ01 / 05
01เริ่มต้นใช้งาน

ตั้งค่าการรันของคุณ

เลือกโมเดล เบนช์มาร์ก และระดับความยาก

↗
ค้นหาโมเดล
โมเดล

ลองโหลดโมเดลอีกครั้ง
ประเภทเบนช์มาร์ก

ระดับความยาก

ความยาวในการรัน (จำนวนคำขอของโมเดล)

Seed ของคำถาม (ไม่บังคับ)

ใช้ Seed, ประเภท และความยาวในการรันเดิม เพื่อเปรียบเทียบคำถามระดับ Advanced ที่เหมือนกัน

▥
แผนการทดสอบประสิทธิภาพ (Benchmark plan)

รันเบนช์มาร์ก↗ ยกเลิกหลังจากคำขอปัจจุบัน

✳การรันอาจมีการใช้เครดิต ค่าใช้จ่ายจริงขึ้นอยู่กับโมเดลและโทเคนทีใช้

02ผลลัพธ์

ใบรายงานผลของคุณ

ความชัดเจนเพียงเล็กน้อยช่วยได้มาก

รายงานล่าสุด (10 รายการล่าสุด)
ข้อมูลการฝึกฝน

ดาวน์โหลด JSONL
โมเดลที่ทดสอบ

·
✳
คะแนนรวม
0/ 100
—เกรด

รายละเอียดประสิทธิภาพ

เปิดหมวดหมู่เพื่อตรวจสอบการตรวจสอบและการตอบกลับ

คะแนน
✧

▤

รายงานของคุณเริ่มต้นที่นี่

เลือกโมเดลและรันเบนช์มาร์กเพื่อดูผลลัพธ์

i

สิ่งที่ควรทราบ

ภาพรวมที่มีประโยชน์ แต่ไม่ใช่เรื่องราวทั้งหมด

นี่คือการทดสอบภาษาอังกฤษที่กำหนดขึ้นเอง ไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐานระดับอุตสาหกรรม คะแนนเต็มเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้และหมายถึงโมเดลผ่านการตรวจสอบเหล่านี้เท่านั้น คะแนนไม่ได้วัดความปลอดภัย ความคิดสร้างสรรค์ หรือประสิทธิภาพโดยรวมในการใช้งานจริง

ดูวิธีการให้คะแนน↓

แต่ละคำขอประกอบด้วยการตรวจสอบ 3 หรือ 5 รายการที่มีน้ำหนักเท่ากัน คำขอจะหมุนเวียนไปตามหมวดหมู่ที่เลือก หากจำนวนคำขอไม่ใช่พหุคูณของจำนวนหมวดหมู่ หมวดหมู่แรกๆ จะได้รับคำขอเพิ่มเติม แถบแสดงผลจะรวมคำขอทั้งหมดของแต่ละหมวดหมู่ คะแนนรวมจะให้น้ำหนักการตรวจสอบแต่ละรายการเท่ากัน ดังนั้นหมวดหมู่ที่มีการตรวจสอบมากกว่าจะมีผลต่อคะแนนมากกว่า คำถามระดับขั้นสูงจะใช้ค่าที่สร้างขึ้นและเฉลยที่คำนวณมาให้ แต่ใช้เทมเพลตเดียวกัน คำถามระดับพื้นฐานและระดับกลางจะซ้ำกันในการรันที่ยาวขึ้น การตรวจสอบที่ไม่ใช่รูปแบบจะอนุญาตให้มีออบเจ็กต์ JSON ล้อมรอบด้วยข้อความเพิ่มเติมได้ แต่การทดสอบรูปแบบต้องการ JSON ที่ถูกต้องเท่านั้น พร้อมค่าและประเภทตามที่ร้องขอ คำขอที่ล้มเหลวหรือว่างเปล่าจะหยุดการรันแทนที่จะนับว่าผิด การตัดเกรด: A ≥ 90, B ≥ 80, C ≥ 70, D ≥ 60 นอกเหนือจากนั้นคือ F ควรเปรียบเทียบชุดทดสอบเวอร์ชัน ประเภท ระดับ และความยาวในการรันเดียวกันระหว่างโมเดล และควรทำการรันซ้ำ ข้อมูลที่สร้างขึ้นควรได้รับการตรวจสอบก่อนนำไปเทรน และควรแยกข้อมูลที่ใช้ประเมินออกจากข้อมูลที่ใช้เทรน

MODEL BENCH / ความชัดเจนที่มากขึ้นสร้างขึ้นเพื่อผู้ที่ใฝ่รู้ ↗