Узнайте, как речевая аналитика может радикально улучшить показатели продаж вашей компании, анализируя диалоги и обучая команду на основе данных
Изучите современные методы оценки эффективности менеджеров по продажам и стратегии для увеличения продаж и улучшения командной работы.
Узнайте 12 ключевых навыков ведения переговоров. Полезные советы и методы, которые помогут вам достигать лучших результатов в продажах.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
Что проверяет: Выбор логически правильного продолжения ситуации/текста.Как измеряют: Accuracy в задачах multiple choice.Зачем использовать: Тест на понимание контекста и базовой логики.
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.
Что проверяет: Насколько модель точно отвечает на вопросы по внутренним документам (политики, техническая документация, отчёты и т. д.).Как измеряют:
Что проверяет: Склонность модели придумывать (галлюцинировать) несуществующие факты, ссылки, цифры.Как измеряют:
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».
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».
Когда важно: При сложных вопросах, где автоматически оценить ответ невозможно без ручной экспертизы.
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.
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.
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.
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 менеджеров – показывает соотношение времени «говорил/слушал», анализирует монологи и выявляет перегруженность речи.Мониторинг ключевых метрик – собирает данные о частоте успешных переговоров, времени на обработку заявок и других показателях эффективности.Полная прозрачность KPI – дает 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:
