大型语言模型（LLM）的公开排行榜通常无法准确反映特定用例的性能，因为它们通常衡量的是学术任务上的总体性能，而不是实际应用需求。要选择最合适的LLM，用户应该使用他们的实际提示构建自定义基准测试，并明确定义可衡量的成功标准，例如输出格式一致性、成本和速度。关注这些实际方面，包括边缘情况，将比依赖通用排名更准确地预测模型的实际行为。 AI
影响 指导用户如何为他们的特定应用程序选择最有效的LLM，超越通用的基准测试。
排序理由 该项目讨论了评估LLM的最佳实践，提供了意见和指导，而不是宣布一项新进展。
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