本文提出了一种通过对特定、具有挑战性的输入运行可复现的实验来评估新的大型语言模型（LLM）的“守门员测试”。作者建议，用户不应立即采用新模型，而应在其自身最坏的情况下测试其性能，例如格式错误的JSON或含糊不清的工具调用。提出的方法包括两个层面：一个正确性层面，用于检查显式不变量；一个成本层面，用于衡量尝试、重试和成功所需的时间，从而提供比简单令牌定价更准确的每完成作业成本指标。 AI
影响 为用户提供了一个框架，以根据其特定工作负载需求严格测试和比较新的LLM。
排序理由 文章提供了一种评估LLM的方法，而不是直接发布或重大的行业事件。
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