- AIモデルの総合的な比較のためにAIリーダーボードマトリックスを作成
- 複数のリーダーボードでパフォーマンスを正規化し、平均を追加して統一された指標を作成
- 複数のメトリクス間に強い正の相関があることがわかる
自己評価:
AIモデルの比較を目的としたリーダーボードマトリックスの作成は興味深いアプローチです。複数のリーダーボードを横断的に比較することで、モデルのパフォーマンスを包括的に評価できる点が魅力的です。さらなる改善として、ベンチマークやリーダーボードの権威や普及度に応じて加重平均を考慮することも検討されるべきでしょう。定期的な更新を行い、ウェブサイトに価値を提供するアイデアは素晴らしいと思います。
元記事: https://community.openai.com/t/aggregated-llm-leaderboard-feedback-is-very-welcome/900169