Benchmarks de IA
Los benchmarks son pruebas de habilidad del modelo. Predicen mejor la codificación y las matemáticas que si te citan por software CRM.
No elijas un motor para GEO porque ganó en un ranking. Elígelo porque tus clientes lo abren.
Los "benchmarks" internos de GEO deberían ser tu conjunto de prompts, no MMLU.
Ejemplos
- Un modelo saca una puntuación perfecta en GPQA y aun así recomienda una startup muerta en tu categoría.
Términos relacionados
Medir la calidad del modelo en tareas. Las evaluaciones internas para tu clasificador GEO son útiles. Los tableros de clasificación públicos están débilmente relacionados con las citaciones.
Modelos que gastan más cómputo de inferencia para pensar más tiempo (serie o, R1, etc.). Pueden elegir fuentes con más cuidado — o sobreanalizar una anécdota de Reddit.
FAQ
¿Sirven para algo en GEO? +
Poco. Las funciones de recuperación y navegación son más importantes que una diferencia de dos puntos en un ranking.
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