xbench - セコイア・チャイナがAIベンチマークツールを発表

xbenchとは？

xbenchはセコイア・チャイナが立ち上げたAIベンチマークツールである。xbenchは評価の常緑メカニズムに基づいており、評価の適時性と妥当性を確保するためにテスト内容を動的に更新する。xbench-ScienceQAとxbench-DeepSearchは現在オープンソースで提供されています。xbenchは専門家の行動に沿ったタスク、実行環境、検証モードを構築し、タスクの経済的価値に注釈を付け、技術市場適合点の目標を設定します。xbenchは、専門家の行動に沿ったタスク、実行環境、検証方法を構築し、タスクの経済的価値にラベルを付け、技術市場適合点ターゲットをプリセットし、AI技術のブレークスルーと製品反復のための科学的かつ長期的な評価ガイドラインを提供し、実世界のシナリオにおけるAIシステムの有用性と価値を促進することに取り組んでいます。

xbenchの主な特徴

デュアルトラック評価AIシステムの能力の上限を評価し、実際のシナリオにおける有用性の価値を定量化する。
エバーグリーン査定メカニズムテスト内容に基づいて動的に更新されるため、評価を常に最新の状態に保ち、モデル能力の進化を追跡し、エージェント製品の反復における重要なブレークスルーを捉えることができます。
コア評価セットxbench-ScienceQAとxbench-DeepSearchは、それぞれ主題知識の推論と深層検索のスキルをテストするもので、定期的に問題が更新されます。
縦型スマートボディのレビュー専門家の行動に沿ったタスク、環境、検証方法を構築し、タスクの経済的価値をラベリングする。
リーダーボードによるリアルタイム更新レビュー結果をリアルタイムで更新し、さまざまなエージェント製品のパフォーマンスを表示します。

xbenchの公式ウェブサイトアドレス

プロジェクトのウェブサイト:: https://xbench.org/
GitHubリポジトリ:: https://github.com/xbench-ai/xbench-evals
HuggingFaceモデルライブラリ::
- https://huggingface.co/datasets/xbench/ScienceQA
- https://huggingface.co/datasets/xbench/DeepSearch

xbenchの使い方

公式ウェブサイトをご覧ください：xbenchの公式プロジェクトサイトをご覧ください。
機能性と評価セットを理解する：xbenchの主な機能とコア評価セットの紹介は、公式サイトのホームページまたは関連ページでご確認ください。
評価セットを選択します：公式ウェブサイトで評価セットポータルを見つけ、テストしたい評価セットを選択し、Contact xBenchをクリックします。
テスト環境を準備する：xbenchの要求に従ってAgentを準備する。入出力フォーマット、インターフェース設定など、xbenchのテストフレームワークと互換性があることを確認する。
テストを実行する：xbenchの指示に従ってAIシステムをテスト環境に接続する。テストタスクを実行し、AIシステムにxbenchから提供されたテストデータを処理させて結果を生成させる。
結果を見るテストが終了したら、結果を表示する。

xbenchの主な利点

ツートラック・アセスメント・システムxbenchは、AIシステムの能力の上限を評価し、実シナリオにおける実用価値を定量化する2トラック評価システムに基づいており、総合的な性能評価を提供します。
エバーグリーン査定メカニズムxbenchのエバーグリーン評価メカニズムは、テスト内容を動的に更新し、評価の適時性と妥当性を保証し、モデル能力の進化を継続的に追跡します。
コア評価セットxbenchは、xbench-ScienceQAやxbench-DeepSearchなどのコア評価セットを提供し、定期的に更新される問題によって、テスト内容の多様性と新規性を保証します。
縦型スマートボディのレビューxbenchは、専門家の行動に沿ったタスクと検証方法を構築し、複数の業種をカバーし、タスクの経済的価値をマークアップし、企業がAIツールのビジネス上の可能性を評価するのを支援します。
リーダーボードによるリアルタイム更新xbenchは評価結果をリアルタイムで更新し、各評価セットにおける異なるAgent製品の性能を表示します。
業界標準の確立を推進xbenchは業界の専門家と協力してダイナミックな評価セットを構築し、より垂直な分野でのAgentの地上適用を促進し、AIアプリケーションの業界標準を確立します。

xbenchの対象者

AI開発者AIのモデル性能を評価し、最適化する必要性。xbenchに基づいて、さまざまなシナリオにおけるモデル性能データを取得し、モデル改良の基礎とする。
データサイエンティストAIモデルの理論的能力の上限と実用的な応用効果に焦点を当て、xbenchの2トラック評価システムを使ってモデルの性能を総合的に理解する。
企業の意思決定者AIツールのビジネスポテンシャルと実用価値を評価し、xbenchの助けを借りて実世界のシナリオにおけるAIシステムのパフォーマンスを定量化し、ビジネス上の意思決定を支援します。
ぎょうかいせいつうしゃ業界別動的評価セットの構築に参加し、垂直分野におけるAIの応用を促進し、業界標準を確立する。
研究機関xbenchの常勝評価メカニズムとコア評価セットに基づき、AIテクノロジー研究を実施し、モデル能力の進化を追跡し、テクノロジーのブレークスルーを捉える。