Время чтения 11 минут

Ниже приведены наиболее распространённые подходы и наборы тестов (бенчмарков) для оценки качества и влияния на точность работы LLM. Они помогут понять, насколько хорошо LLM «понимает» вопросы, генерирует точные ответы, решает задачи и не «галлюцинирует». Список включает как общепринятые академические бенчмарки, так и методы, применимые к внутренним корпоративным данным.

Содержание

1. Академические (универсальные) бенчмарки

1.1. SuperGLUE

Что проверяет: Понимание прочитанного текста (Reading Comprehension), семантические связи, перефразирование, логические выводы.
Как измеряют: Сравнивают ответы модели с эталонными, вычисляют средний балл (Accuracy/F1/или своя метрика в разных подтасках).
Зачем использовать: Дает общий индикатор, насколько модель «умна» и умеет решать разные «классические» NLP-задачи.

1.2. MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

Что проверяет: Способность модели отвечать на вопросы из ~57 предметных областей (математика, биология, история, юриспруденция и т.п.) на уровне выпускника вуза.
Как измеряют: Модель отвечает на многовариантные вопросы (multiple choice), считают процент правильных ответов.
Зачем использовать: Охватывает широкий спектр общих знаний, отражает глубину и универсальность модели.

1.3. Big-Bench / Big-Bench Hard (BBH)

Что проверяет: Множество необычных или «творческих» задач (логика, лингвистика, юмор, аналогии и т.д.).
Как измеряют: Для каждой подтаски есть своя метрика (от Accuracy до BLEU/F1), результаты суммируют в общий показатель.
Зачем использовать: Выявляет «длинные хвосты» и креативные способности модели, проверяет умение решать сложные и нестандартные задачи.

1.4. SQuAD / SQuAD2.0

Что проверяет: Способность отвечать на вопросы по коротким текстам (machine reading comprehension).
Как измеряют: Сравнивают ответ модели с эталонным фрагментом (Exact Match, F1). В SQuAD2.0 есть вопросы без ответа — проверяется умение модели ответить «неизвестно».
Зачем использовать: Базовое чтение/понимание текста, проверка на «уверенное враньё» при отсутствии ответа.

1.5. Natural Questions / TriviaQA

Что проверяет: Фактические знания и умение извлекать информацию из «живых» источников (статей, вики-данных).
Как измеряют: Похожи на SQuAD, но вопросы сложнее и более «реальные».
Зачем использовать: Тестирует способность модели правильно «доставать» факты из контекста или своей «памяти», не подменяя их галлюцинациями.

1.6. GSM8K (для математических задач)

Что проверяет: Способность пошагово решать математические задачи начального и среднего уровня.
Как измеряют: Сравнивают финальный ответ (числовое решение) с эталоном, часто дополнительно оценивают корректность цепочки рассуждений (chain-of-thought).
Зачем использовать: Выявляет способность модели к математической логике и точности в вычислениях.

2. Тесты на кодогенерацию и программирование

2.1. HumanEval (OpenAI)

Что проверяет: Корректность сгенерированного кода на Python: модель получает задание (docstring) и должна выдать функцию, которая проходит все тесты.
Как измеряют: Считается доля тестов, пройденных корректным решением.
Зачем использовать: Оценить, насколько точно LLM формирует код на практике.

2.2. MBPP (The ManyBabies Programming Prompt)

Что проверяет: Разнообразные задачи на программирование, от простых до средних, в том числе логику и синтаксис.
Как измеряют: Аналогично HumanEval: проверка автотестами, прохождение/непрохождение.
Зачем использовать: Дополнительный широкий набор задач на генерацию кода и отладку.

2.3. CodeXGLUE

Что проверяет: Набор задач: автодополнение кода, комментарии, рефакторинг, bug fixing.
Как измеряют: В зависимости от подтаска (BLEU, Accuracy, pass@k).
Зачем использовать: Более детальная оценка coding-способностей модели для различных реальных сценариев разработки.

3. Дополнительные лингвистические бенчмарки и тесты

3.1. WinoGrande / Winograd Schema

Что проверяет: Способность к дисамбигации и пониманию референций местоимений (где нужно «догадаться», к кому относится местоимение).
Как измеряют: Процент правильных ответов, какая сущность упомянута.
Зачем использовать: Проверка «здравого смысла» (common sense reasoning).

3.2. HellaSwag

Что проверяет: Выбор логически правильного продолжения ситуации/текста.
Как измеряют: Accuracy в задачах multiple choice.
Зачем использовать: Тест на понимание контекста и базовой логики.

3.3. XNLI / XGLUE (для многоязычных моделей)

Что проверяет: Способность понимать тексты и делать выводы (entailment, contradiction, neutral) на разных языках.
Как измеряют: Accuracy классификации.
Зачем использовать: Если корпоративный контент многоязычен, это поможет проверить кросс-лингвистические навыки модели.

4. Корпоративные (кастомные) тесты на точность

4.1. Доменные Q&A наборы (Custom Domain QA)

Что проверяет: Насколько модель точно отвечает на вопросы по внутренним документам (политики, техническая документация, отчёты и т.д.).
Как измеряют:

  1. Собирают реальный список вопросов от сотрудников (или экспертов).
  2. Для каждого вопроса есть проверенные вручную эталонные ответы.
  3. Сравнивают ответы модели с этими эталонами по набору критериев (полнота, точность, F1).
    Зачем использовать: Это «золотой стандарт» для проверки, понимает ли модель вашу уникальную корпоративную информацию.

4.2. Тесты на галлюцинации (Factuality / Hallucination Checks)

Что проверяет: Склонность модели придумывать (галлюцинировать) несуществующие факты, ссылки, цифры.
Как измеряют:

  • Модели дают конкретные вопросы, при этом проверяют, совпадает ли ответ с фактами (или ссылается ли модель на реальные данные).
  • Если модель «выдумывает» существование документа или путает цифры, ответ считается ложным.
    Зачем использовать: Наиболее критичный аспект для корпоративных LLM — недопущение фактических ошибок.

4.3. Тесты на соответствие формату (внутренние шаблоны документов)

Что проверяет: Генерацию правильно оформленных документов, писем, контрактов, инструкций, соблюдение регламента.
Как измеряют: Сравнивают с эталонным шаблоном либо проверяют структурированность (наличие всех обязательных секций).
Зачем использовать: Полезно, если LLM отвечает или генерирует документы по заданному «корпоративному стандарту».

4.4. Тестирование знания терминологии (Corporate Terminology Tests)

Что проверяет: Умение модели корректно использовать узконаправленную лексику, названия продуктов, внутренних систем.
Как измеряют: Дают список вопросов или заданий, где важно точное использование терминов; сравнивают с экспертной разметкой.
Зачем использовать: Убедиться, что LLM не подменяет внутренние термины «близкими, но неправильными».

5. Метрики и методы оценки

5.1. Классические метрики (BLEU, ROUGE, BERTScore)

  • Что показывают: Насколько текст модели лексически и по смыслу близок к эталону.
  • Недостатки: Могут не отражать фактическую точность (например, модель может «вписывать» лишние фразы, которые выглядят «похоже»).

5.2. Accuracy, Precision/Recall, F1

  • Что показывают: Подходят для задач «ответ / не ответ», «верно / неверно», multiple choice.
  • Зачем использовать: Простые и понятные метрики при наличии эталонных ответов.

5.3. Human Evaluation (экспертная оценка)

  • Что проверяет: Субъективное качество ответа:
    • Точность (factual correctness).
    • Стиль (требования корпоративной культуры).
    • Полноту и уместность (relevance).
  • Когда важно: При сложных вопросах, где автоматически оценить ответ невозможно без ручной экспертизы.

5.4. Pass@k (для кода)

  • Что проверяет: Сколько сгенерированных версий решения из k попыток проходят все тесты.
  • Когда используется: Прежде всего в задачах генерирования кода.

5.5. Perplexity (PPL)

  • Что показывает: Мера «удивления» модели по отношению к эталонному тексту. Чем ниже, тем «увереннее» модель в правильности.
  • Недостатки: Не всегда коррелирует с фактической точностью (может хорошо «угадывать» форму языка, но «лгать» в фактах).

6. Рекомендации по организации процесса оценки

  1. Собрать репрезентативный датасет из реальных корпоративных вопросов (разбитый по сложности, типам запросов).
  2. Разметить эталонные ответы вручную или полуавтоматически (где это возможно).
  3. Разделить тесты на: (a) публичные бенчмарки для общей оценки; (b) внутренние доменные тесты.
  4. Использовать несколько метрик: например, Accuracy и Human Evaluation + проверка фактов.
  5. Проводить регулярные регрессионные проверки после дообучения или обновления модели.

Таким образом, комбинируя академические бенчмарки (SuperGLUE, MMLU, и т.д.) с внутренними (корпоративными) наборами тестов, вы получите комплексную картину точности работы вашей LLM. Самое главное — уделить приоритетное внимание доменно-ориентированным тестам (фактическая информация, внутренняя терминология, документация), поскольку именно там потенциальная ошибка может нанести наибольший ущерб в продакшне.

Как SalesAI отслеживает и улучшает точность своей LLM

SalesAI использует собственную большую языковую модель (LLM), которая анализирует звонки менеджеров по продажам, выявляет ключевые паттерны общения и помогает бизнесу повышать эффективность работы отдела продаж. Для обеспечения высокой точности и надежности системы мы применяем комплексный подход к мониторингу и оценке работы модели.

Как мы оцениваем точность нашей LLM?

  1. Анализ реальных разговоров – мы тестируем модель на больших массивах реальных звонков, проверяя, насколько корректно она распознает структуру диалогов, определяет цели звонков и фиксирует ключевые моменты.
  2. Выявление ошибок и неточностей – система регулярно проходит тестирование на предмет «галлюцинаций» (неверных интерпретаций данных), а также анализирует процент ошибок в классификации и разметке.
  3. Корректировка на основе обратной связи – наши клиенты могут оставлять обратную связь по точности распознавания и аналитики, что позволяет SalesAI оперативно дообучать модель и повышать её точность.
  4. Регрессионное тестирование – перед каждым обновлением системы мы проводим тесты на стабильность, чтобы убедиться, что изменения не ухудшают работу модели.

Что такое SalesAI и чем он помогает бизнесу?

SalesAI — это платформа для автоматического анализа звонков в отделах продаж. Система фиксирует и структурирует данные о переговорах менеджеров с клиентами, помогая руководителям отделов продаж (РОПам) выявлять слабые места в работе сотрудников и оптимизировать процессы.

Ключевые возможности SalesAI:

Определение целей звонков – анализирует, насколько часто менеджеры правильно формулируют цель общения и соответствуют ли их диалоги воронке продаж.
Выявление возражений клиентов – фиксирует, какие возражения чаще всего возникают, и помогает понять, как эффективно их обрабатывать.
Оценка вовлеченности менеджеровпоказывает соотношение времени «говорил/слушал», анализирует монологи и выявляет перегруженность речи.
Мониторинг ключевых метриксобирает данные о частоте успешных переговоров, времени на обработку заявок и других показателях эффективности.
Полная прозрачность KPIдает руководителям объективные данные по работе менеджеров, помогая мотивировать сотрудников и выявлять точки роста.

Используя собственную LLM, SalesAI обеспечивает высокую точность анализа звонков и помогает компаниям не просто собирать данные, а превращать их в действенные инсайты.

Если вы хотите повысить эффективность работы отдела продаж и получить полную прозрачность в анализе звонков, попробуйте SalesAI. Наша система на основе собственной LLM поможет выявить проблемные зоны в переговорах, улучшить скрипты и повысить конверсию. Оставьте заявку на демо и узнайте, как SalesAI может усилить вашу команду:

КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПа Календарь откроется после заполнения формы
Заполняя и отправляя форму регистрации, вы даете Согласие на получение новостной и рекламной рассылки и на связанную с ней обработку персональных данных.