Interpretação e importância do indicador pass@K
análise de definição
pass@K é uma das principais métricas de avaliação usadas pelo MCPMark, indicando a probabilidade de o modelo concluir com êxito a tarefa em pelo menos uma das K tentativas independentes. Por exemplo, pass@5=80% significa que há uma probabilidade de 80% de que o modelo conclua a tarefa em 5 tentativas.
Comparação com indicadores tradicionais
- pass@1: taxa de sucesso em uma única tentativa
- pass@K: Considerando a estabilidade em várias tentativas
Importância incorporada
Isso é particularmente importante para cenários de aplicativos de carroceria inteligente porque:
- Confiabilidade da modelagem reflexiva em aplicações práticas
- Quantificação da resiliência dos modelos de avaliação
- Mais próximo dos cenários de uso do mundo real (permite nova tentativa)
- Ajude os desenvolvedores a escolher o número certo de tentativas
Quanto mais alta a métrica, mais consistentemente o modelo é capaz de concluir a tarefa, o que é especialmente importante para aplicativos de IA de nível empresarial que precisam lidar com negócios complexos.
Essa resposta foi extraída do artigoMCPMark: avaliação comparativa da capacidade de modelos grandes de integrar a MCP para realizar tarefas corporais inteligentesO
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