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LLM 평가 작업은 W&B Multi-tenant Cloud에서 프리뷰 기능으로 제공됩니다. 프리뷰 기간에는 컴퓨팅이 무료입니다. 자세한 내용은 LLM Evaluation Jobs 가격을 참조하세요.
이 페이지에는 LLM Evaluation Jobs를 통해 사용 가능한 Evaluation 벤치마크가 범주별로 정리되어 있습니다. 이 페이지를 사용해 실행할 수 있는 벤치마크를 찾고, 해당 Task ID를 파악하고, 벤치마크에 추가 자격 증명이 필요한지 확인하세요. 일부 벤치마크에는 추가 자격 증명이 필요합니다. 팀 관리자는 팀 멤버가 평가 작업에서 벤치마크를 사용하기 전에 이러한 자격 증명을 team-scoped secrets로 추가해야 합니다.
  • 벤치마크의 OpenAI Scorer 열에 Yes가 있으면 해당 벤치마크는 채점에 OpenAI 모델을 사용합니다. 조직 또는 팀 관리자는 OpenAI API 키를 팀 secret으로 추가해야 합니다. 이 요구 사항이 있는 벤치마크로 평가 작업을 설정할 때는 Scorer API key 필드에 해당 secret을 설정하세요.
  • 벤치마크의 제한된 HF 데이터셋 열에 링크가 있으면 해당 벤치마크는 제한된 Hugging Face 데이터셋에 대한 액세스가 필요합니다. 조직 또는 팀 관리자는 Hugging Face에서 해당 데이터셋에 대한 액세스를 요청해야 합니다. 그런 다음 관리자가 Hugging Face 사용자 액세스 토큰을 생성하고, 해당 토큰으로 팀 secret을 구성합니다. 이 요구 사항이 있는 벤치마크를 설정할 때는 Hugging Face Token 필드에 해당 secret을 설정하세요.

지식

과학, 언어, 일반 추론 등 다양한 영역의 사실적 지식을 평가합니다.

추론

논리적 사고, 문제 해결, 상식적 추론 능력을 평가합니다.

수학

초등 수준부터 경시대회 수준까지, 다양한 난이도의 수학 문제 해결 능력을 평가합니다.

코드

디버깅, 코드 실행 예측, 함수 호출 등 프로그래밍 및 소프트웨어 개발 역량을 평가합니다.

읽기

복잡한 텍스트의 독해력과 정보 추출 능력을 평가합니다.

긴 컨텍스트

검색과 패턴 인식을 포함해, 긴 컨텍스트를 처리하고 그 위에서 추론하는 능력을 평가합니다.

안전

정렬, 편향 탐지, 유해 콘텐츠에 대한 저항성, 진실성을 평가합니다.

도메인 특화

의학, 화학, 법률, 생물학 및 기타 전문 분야의 전문 지식을 평가합니다.

멀티모달

시각적 입력과 텍스트 입력을 결합해 비전 및 언어 이해를 평가합니다.

지시사항 준수

특정 지시사항과 형식 요구사항 준수 여부를 평가합니다.

시스템

기본 시스템 검증 및 사전 점검.

다음 단계