一位Reddit用户改变了对小型AI模型的看法,不再基于它们的知识回忆来评估,而是评估它们利用外部工具的能力。该用户指出,虽然小型模型(约50亿活跃参数)可能没有广泛的内部知识,但它们可以被训练来有效地调用外部文档或代码库,而不是编造看似合理但错误的答案。这种方法被认为对于信息可以动态检索和审计的实际应用更有价值,尽管仍然存在一个挑战,即确保模型能够识别它们不知道某事并需要使用工具。 AI
影响 提出了LLM的新评估指标,侧重于工具使用而非知识回忆,这可能会影响未来的模型训练和基准测试。
排序理由 用户关于评估AI模型的观点文章。
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