Hintergrund und aktueller Stand des Themas
Derzeit gibt es zwei große Herausforderungen bei der Bewertung der Fähigkeit großer Modelle als Intelligenz: Zum einen fehlen einheitliche Standards, zum anderen ist die Testumgebung von realen Szenarien losgelöst. MCPMark kann dieses Problem grundlegend lösen, indem es einen standardisierten Testrahmen und eine reale Software-Integrationsumgebung bereitstellt.
Zentrale Lösungen
- Normung im UmweltbereichIntegration von sechs realen Tool-Umgebungen (Notion/GitHub, etc.), um sicherzustellen, dass die Testszenarien mit den Geschäftsszenarien übereinstimmen.
- Harmonisierung der IndikatorenBereitstellung von vier Aggregationsmetriken wie pass@1/pass@K, um subjektive Unterschiede in den Bewertungsergebnissen zu eliminieren
- Prozessautomatisierungjede Aufgabe mit einem Validierungsskript, das automatisch die Unterstützung für Fehler erneuert, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse reproduziert werden können
Leitfaden für den Betrieb
1. schnelle Bereitstellung von Umgebungen über Docker oder Pip
2. die .mcp_env-Datei so konfigurieren, dass sie eine Verbindung zur Messmodell-API herstellt.
3. die Ausführung von Testaufgaben über die Befehlszeile (Unterstützung von Voll-/Gruppentests)
4. die Erstellung von standardisierten Berichten im CSV/JSON-Format
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMCPMark: Benchmarking der Fähigkeit großer Modelle zur Integration von MCP zur Durchführung von Aufgaben des intelligenten KörpersDie
