Grundkonzept
pass@K spiegelt die Stabilität der Aufgabenerfüllung des Modells über K Versuche wider und ist ein zentrales Maß für die Zuverlässigkeit der Intelligenzen.
Erweiterungsmethoden
| Richtung der Optimierung | Spezifische Maßnahmen |
|---|---|
| Tipp Technik | Anhängen von Notizen zur Spezifikation des MCP-Protokolls an Modellaufrufe |
| Umgebung Konfiguration | Stellen Sie sicher, dass .mcp_env die vollständige Konfiguration der API-Berechtigungen enthält |
| Parameterabstimmung | Anpassung von Generierungsparametern wie der Temperatur, um die Zufälligkeit zu verringern |
| Aufschlüsselung der Aufgaben | Aufteilung komplexer Aufgaben in Teilaufgabengruppen, um sie getrennt zu testen |
Diagnoseprozess
1 Analysieren Sie das Protokoll der fehlgeschlagenen Aufgaben (zu finden unter . /results/)
2. die Replikation von Fehlerszenarien in Playwright-WebArena
3. den Vergleich der Fehlermuster verschiedener Modelle
4. intensives Training für hochfrequente Fehlerpunkte
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMCPMark: Benchmarking der Fähigkeit großer Modelle zur Integration von MCP zur Durchführung von Aufgaben des intelligenten KörpersDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die pass@K-Metriken für eine stabilere Aufgabenausführung von Intelligenzia verbessern?
