pass@K指标的解释与重要性
定义解析
pass@K是MCPMark采用的核心评估指标之一,表示模型在K次独立尝试中至少有一次成功完成任务的概率。例如pass@5=80%意味着模型尝试5次时有80%的概率能完成任务。
与传统指标对比
- pass@1:单次尝试成功率
- pass@K:考虑多次尝试的稳定性
重要性体现
对于智能体应用场景特别重要,因为:
- 反映模型在实际应用中的可靠性
- 量化评估模型的抗干扰能力
- 更接近真实使用场景(允许retry)
- 帮助开发者选择合适的尝试次数
该指标越高,说明模型越能稳定完成任务,这对于需要处理复杂业务的企业级AI应用尤为关键。
この答えは記事から得たものである。MCPMark:インテリジェント・ボディ・タスクを実行するためにMCPを統合する大規模モデルの能力をベンチマークするについて