Benchmarks IA

Les benchmarks sont des tests de compétences des modèles. Ils prédisent mieux le codage et les mathématiques que la probabilité d'être cité pour un logiciel CRM.

Ne choisissez pas un moteur pour la GEO parce qu'il a remporté un classement. Choisissez-le parce que vos clients l'ouvrent.

Vos « benchmarks » GEO internes doivent être votre ensemble de prompts, pas le MMLU.

Exemples

Un modèle excelle au GPQA et recommande quand même une startup morte dans votre catégorie.

Termes associés

Modèles de raisonnement

Modèles qui consacrent plus de calcul d'inférence pour réfléchir plus longtemps (série o, R1, etc.). Ils peuvent choisir les sources plus soigneusement — ou suranalyser une anecdote Reddit.

Évaluation des LLM

Mesurer la qualité du modèle sur des tâches. Les évaluations internes pour votre classifieur GEO sont utiles. Les classements publics publics sont faiblement liés aux citations.

FAQ

Utile pour la GEO ? +

Peu. De meilleures fonctionnalités de récupération et de navigation comptent plus qu'une différence de deux points sur un classement.

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