如何为你的任务选择AI模型
用自己真正需要完成的任务测试模型。喜欢某种写作风格,并不能证明该模型也最适合编程或事实研究。
按任务检查结果
修改文字时,即使表达更流畅,只要改变了姓名、数字或原意,就不应采用。分析文档时,要亲自找到支持结论的段落,不能只看引用是否像真的。修改代码后,先测试原来的故障及相关行为,再保留改动。查询近期事件时,核对一手来源和日期。如果模型无法访问所需材料,请提供材料或选择其他工作方式。
建立小型测试集
写作:提供同一份草稿,要求保留姓名和事实进行修改。分析:提供短文档,要求结论对应到具体段落。编程:描述预期行为与失败案例,再在安全的测试环境中运行修改后的代码。
按重要标准评估
检查事实依据、指令遵循情况和需要返工的程度。将各项标为通过、部分通过或未通过。用日常任务和困难任务重复测试。一次出色的回答不能构成稳定排名。最新事实应核对原始来源。
用这份会议记录试一试
资料:玛雅将在周四发送草稿。利奥收到后进行审阅。尚未确定发布日期。请提取决定、负责人和期限,明确标出缺失信息,只使用这份资料。有用的回答会把周四对应到玛雅的草稿,将利奥的期限标为未指定,也不会编造发布日期。这是演示检查方法的练习,并非模型实测结果。第二份回答可能帮助发现错误,但多个模型一致并不代表正确。
有没有适合一切任务的最佳模型?
结果取决于任务、模型版本、上下文和工具。比较时保持要求一致,选择能够验证的回答。这是一种评估方法,不是基准测试,也不宣称未经测试的模型是万能赢家。
选择一个实际任务
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