Uma abordagem experimental para comparação de modelos com base no GPT-Load
A seleção de modelos de IA exige um sistema de avaliação científica, e o GPT-Load oferece uma solução de teste de IA que inclui:
- desvio de tráfegoCriação de grupos experimentais na interface de gerenciamento, alocação proporcional de solicitações para GPT-4/Gemini-Pro/Claude-2 (suporte a ajuste dinâmico)
- análise de dadosColeta de métricas integrada do Prometheus para comparar métricas importantes, como latência de resposta, taxa de erro, consumo de tokens etc. entre modelos
- Replay dos resultadosTeste em lote de modelos diferentes com a mesma entrada usando o recurso de registro de solicitações (o Redis deve estar ativado)
Procedimento: 1) Adicione todas as chaves a serem testadas; 2) Crie uma política experimental e defina as regras de triagem; 3) Visualize o painel de monitoramento via grafana. Uma plataforma de geração de conteúdo usa esse método e, em duas semanas, determina a vantagem econômica do Claude-2 em cenários de texto longo, economizando cerca de $12k em custos de tentativa e erro.
Essa resposta foi extraída do artigoGPT-Load: ferramenta de gerenciamento de chaves e pool de agentes de modelo de alto desempenhoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como validar rapidamente a diferença de eficácia de diferentes modelos grandiosos em negócios reais?
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