DNLA Benchmark Lab

רוב המערכות מוערכות על שאלות אקראיות או תחושת בטן. Benchmark Lab בונה benchmark מותאם למערכת שלכם: השאלות הספציפיות, מקרי הקצה, והתרחישים שבאמת חשובים למה שה-AI שלכם אמור לעשות.

בניית benchmark

למה benchmarks גנריים נכשלים

לוחות מובילים ציבוריים לא בודקים את הבעיה שלכם

מודל שמקבל ציון גבוה ב-benchmark ציבורי עדיין יכול להיכשל קשות על המסמכים הספציפיים שלכם, הלקוחות הספציפיים שלכם, ומקרי הקצה הספציפיים שלכם, כי benchmarks ציבוריים מעולם לא נבנו כדי לבדוק אותם. רוב הצוותים מסתפקים בפרוקסי במקום מדידה אמיתית: כמה prompts מועדפים, תחושת בטן מקריאת transcripts, או "זה הרגיש טוב יותר הפעם". שום דבר מזה לא ניתן לסקייל, שום דבר מזה לא ניתן לשחזור, ושום דבר מזה לא אומר לכם אם שינוי באמת עזר.

תוצרים

benchmark, לא דוח חד-פעמי

Golden Dataset
תרחישים מהעולם האמיתי
מקרי קצה
מחוון הערכה (rubric)
השוואה מול baseline אנושי
השוואה מול המערכת הקיימת שלכם
השוואה בין מודלים
עלות למשימה מוצלחת
רווחי סמך (confidence intervals)
מנגנון בדיקות רגרסיה

איך זה רץ

מ-Discovery לחבילה לשימוש חוזר

Discovery: הבנת מה המערכת בעצם אמורה לקבל נכון, ועבור מי
בניית הדאטהסט: בניית ה-Golden Dataset מתרחישים אמיתיים ומקרי קצה מכוונים
עיצוב ה-rubric: הגדרה מדויקת של מה נחשב תשובה נכונה, חלקית, או כושלת
הרצת baseline: ניקוד המערכת הנוכחית, ובמידת הצורך, גם baseline אנושי
מסירה: מסירת החבילה והכלים להריץ אותה שוב, לא רק ציון חד-פעמי

הנכס האמיתי הוא לא הדוח; זו חבילת הבדיקות עצמה. הצוות שלכם יכול להריץ אותה מחדש אחרי כל שינוי prompt, החלפת מודל, או release, ולראות מיד אם האיכות זזה בכיוון הנכון.

למי זה מיועד

צוותים שמעריכים איכות על ידי קריאת transcripts וגיבוש רושם
צוותים שבוחרים בין מודלים או ספקים וזקוקים להשוואה הוגנת
צוותים שצריכים להוכיח ששינוי שיפר איכות, לא רק שינה אותה
כל מי שרוצה לדעת עלות למשימה מוצלחת, לא רק עלות לקריאה

עדיין מעריכים איכות בעין?

קבלו benchmark שאפשר להריץ שוב ושוב, לא תמונת מצב חד-פעמית.

יצירת קשר