Top 12 Trending LLM Leaderboards: Гид по оценке передовых ИИ-моделей
С быстрым развитием крупных языковых моделей (LLM) возникает необходимость объективно оценивать их возможности на различных задачах. Для этого были разработаны специализированные лидерборды (таблицы рейтингов), в которых модели сравниваются по ряду критериев. Ниже — обзор 12 самых популярных и актуальных лидербордов, используемых сообществом ИИ в 2024–2025 годах.
1. Open LLM Leaderboard (Hugging Face)
Один из самых известных лидербордов, предоставляемый Hugging Face. Он сравнивает модели по следующим шести задачам:
- AI2 Reasoning Challenge (ARC)
- HellaSwag
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
- TruthfulQA
- Winogrande
- GSM8k (арифметика)
Результаты позволяют объективно оценить способности модели к рассуждению, пониманию текста, честности и решению математических задач.
2. MTEB Leaderboard
MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) оценивает вложения текста на 8 типах задач, включая:
- классификацию
- поиск информации
- парное сравнение и др.
Он охватывает более 58 наборов данных на 112 языках. Это делает его важным инструментом для оценки мультиязычных моделей.
3. Big Code Models Leaderboard
Фокус на моделях, предназначенных для генерации и анализа исходного кода. Задачи включают:
- дополнение кода
- исправление ошибок
- генерация функций
Полезен для оценки таких моделей, как StarCoder, Code Llama и других.
4. SEAL Leaderboards
Оценка LLM через систему рейтинга Elo, аналогичную шахматной. Используются задачи на разных языках и в разных стилях взаимодействия. Учитывается стабильность и надежность модели в конкурентной среде.
5. Berkeley Function-Calling Leaderboard
Оценивает, насколько эффективно модель может вызывать внешние функции и инструменты. Это критично для систем, работающих с внешними API или агентными архитектурами.
6. Occiglot Euro LLM Leaderboard
Мультизадачный и мультиязычный рейтинг, включающий задачи:
- Перевод
- Анализ сентимента
- Вопросно-ответный формат
Поддерживает множество европейских языков, включая малораспространенные.
7. LMSYS Chatbot Arena Leaderboard
Пожалуй, самый “человеческий” рейтинг — оценки происходят на основе более миллиона голосов пользователей, которые сравнивают поведение моделей в парных чатах. Это дает представление о реальном пользовательском опыте.
8. Artificial Analysis LLM Performance Leaderboard
Оценивает производительность LLM при вызовах через API, что важно для разработчиков, интегрирующих модели в реальные системы. Включает метрики скорости, стоимости и точности ответов.
9. Open Medical LLM Leaderboard
Фокусируется на задачах из области медицины, таких как:
- Клинические QA
- Медицина доказательств
- Анализ симптомов
Полезен для оценки LLM в медицинских системах поддержки принятия решений.
10. Hughes Hallucination Evaluation Model (HHEM) Leaderboard
Измеряет частоту «галлюцинаций» — ошибок или вымышленных фактов в сгенерированных ответах, особенно в задаче резюмирования документов. Особенно важен при оценке надёжности модели.
11. OpenVLM Leaderboard
Мультимодальный рейтинг, оценивающий Vision-Language Models (VLMs) на 23 различных задачах:
- Визуальный вопросно-ответный формат
- Генерация по изображениям
- Связывание текста и визуального контента
Покрывает 63 модели, включая Gemini, GPT-4V, LLaVA и др.
12. LLaMAIndex Leaderboard (дополнительно)
Хотя менее известен, этот рейтинг оценивает интеграцию LLM с базами данных и retrieval-системами, в частности в контексте RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Заключение
Лидерборды играют ключевую роль в прозрачной и объективной оценке возможностей языковых моделей. Для исследователей и разработчиков они предоставляют:
- Сравнительный анализ
- Объективные метрики
- Выбор моделей под конкретные задачи
Регулярный мониторинг рейтингов позволяет отслеживать прогресс в области LLM и выбирать наиболее подходящие решения для ИИ-продуктов.
