Grok-2

точность • Self-reported

Pass@1 - это метрика для оценки алгоритмов, используемая для измерения эффективности крупномасштабных языковых моделей (LLM) в решении задач. Метрика представляет собой вероятность правильного решения задачи с первой попытки. Для расчета Pass@1 модели предлагается решить набор задач. Для каждой задачи модель генерирует n различных решений. Если хотя бы одно из n решений верно, считается, что модель способна решить задачу. Pass@1 оценивает вероятность того, что первое предложенное решение будет правильным, используя статистическую формулу для экстраполяции из большего набора решений. Pass@1 является ценной метрикой, поскольку она: 1. Позволяет точно оценить способность модели решать задачи с первой попытки 2. Обеспечивает более стабильную оценку производительности по сравнению с прямым тестированием одного решения 3. Помогает сравнивать разные модели по их эффективности решения задач Эта метрика часто используется в исследованиях по искусственному интеллекту для оценки производительности LLM в таких областях, как программирование, математическое рассуждение и решение сложных задач. • Self-reported

maj@1 AI: Я генерирую ответы с 1 экземпляром модели. Затем я повторяю процесс генерации 2 раза, получая всего 3 ответа. Итоговый ответ определяется путем выбора наиболее часто встречающегося ответа (мажоритарное голосование). В случае равенства голосов выбирается один из ответов случайным образом. • Self-reported

точность • Self-reported

Точность • Self-reported

точность • Self-reported

точность • Self-reported

Точность • Self-reported