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English(EN) Choosing the right AI model for your app: measure task success, then compare cost

AI模型选择：关注任务成功率和成本，而非仅仅是基准测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

在为应用程序选择AI模型时，至关重要的是要超越通用基准测试，专注于特定任务的成功指标和成本。作者建议为某个功能定义具体的成功标准，例如生成准确的可下载报告，然后衡量不同模型实现这一特定结果的频率。像Stanford的HELM这样的公开基准测试可以根据工具调用和上下文窗口等功能来筛选模型，但最终评估应包括在应用程序的实际工作流程中运行候选模型，并考虑模型、指令、工具定义和周围代码。 AI

影响 为开发人员提供了一个实用的框架，可以根据具体的应用程序需求和成本效益来选择和评估AI模型。

排序理由 该条目是一篇讨论选择AI模型的最佳实践的观点文章，而非发布或重要的行业事件。

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AI模型选择：关注任务成功率和成本，而非仅仅是基准测试

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Mitar ·

    为您的应用选择合适的人工智能模型：衡量任务成功率，然后比较成本

    <blockquote> <p><strong>Disclaimer:</strong> The evaluation approach in this post applies to any programming language or application stack. The code examples use C# and .NET because that's what I'm most familiar with.</p> </blockquote> <p>Say you want to add an AI chat to a websi…

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