บริการ LLM Benchmarking
รู้อย่างแม่นยำว่าโมเดลของคุณทำงานได้ดีแค่ไหน เราให้บริการ Benchmarking แบบครอบคลุมหลายมิติ พร้อมรายงานละเอียดเปรียบเทียบโมเดลของคุณกับเกณฑ์มาตรฐานและคู่แข่ง
เริ่มต้นใช้งาน
LLM Benchmarking คืออะไร?
LLM Benchmarking คือการประเมินความสามารถของโมเดลภาษาอย่างเป็นระบบในหลายมิติ ไม่ใช่แค่เมตริกความแม่นยำง่ายๆ เราประเมินการให้เหตุผล ความเข้าใจภาษา การสร้างโค้ด ความปลอดภัย ความรู้เชิงข้อเท็จจริง การทำตามคำสั่ง และประสิทธิภาพเฉพาะโดเมน
บริการ Benchmarking ของเราใช้ทั้ง Benchmark สาธารณะที่เป็นที่ยอมรับ (MMLU, HumanEval, MT-Bench เป็นต้น) และชุดประเมินแบบกำหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับกรณีใช้งานเฉพาะของคุณ เราจัดทำรายงานละเอียดพร้อมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ว่าโมเดลของคุณเก่งด้านใดและต้องปรับปรุงด้านใด

มิติการประเมิน
เราประเมินโมเดลของคุณในทุกมิติที่สำคัญ
การให้เหตุผลและตรรกะ
การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การอนุมานเชิงตรรกะ การให้เหตุผลตามสามัญสำนึก และการแก้ปัญหาหลายขั้นตอน โดยใช้ GSM8K, MATH, ARC และงานให้เหตุผลแบบกำหนดเอง
ความเข้าใจภาษา
การอ่านจับใจความ การจำแนกข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก NER และการสรุปข้อความ โดยใช้ MMLU, HellaSwag และ Benchmark เฉพาะโดเมน
การสร้างโค้ด
การเติมโค้ด การแก้บั๊ก การอธิบายโค้ด และการสร้างเทสต์ โดยใช้ HumanEval, MBPP และโจทย์เขียนโค้ดจริง
ความปลอดภัยและ Alignment
การตรวจจับความเป็นพิษ การประเมินอคติ ความแม่นยำในการปฏิเสธ ความต้านทานต่อ Jailbreak และความปลอดภัยของเนื้อหา โดยใช้ TruthfulQA, BBQ และชุด Red-Teaming
ความสามารถภาษาไทย
การอ่านจับใจความภาษาไทย ความรู้วัฒนธรรมไทย คุณภาพการแปลไทย-อังกฤษ และสไตล์การเขียนภาษาไทย โดยใช้ชุด Benchmark ภาษาไทยของเรา
งานเฉพาะโดเมน
ชุดประเมินแบบกำหนดเองสำหรับโดเมนเฉพาะของคุณ ไม่ว่าจะเป็นกฎหมาย การแพทย์ การเงิน บริการลูกค้า หรือแอปพลิเคชันเฉพาะทางอื่นๆ
คณิตศาสตร์
เลขคณิต พีชคณิต แคลคูลัส และการแก้โจทย์ปัญหา ประเมินด้วย GSM8K, MATH, SVAMP และ Benchmark การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์แบบกำหนดเ อง
ความรู้รอบโลก
ความรู้เชิงข้อเท็จจริงครอบคลุมวิทยาศาสตร์ ประวัติศาสตร์ ภูมิศาสตร์ เหตุการณ์ปัจจุบัน และวัฒนธรรม โดยใช้ TriviaQA, NaturalQuestions และแบบทดสอบความรู้หลายโดเมน
วิธีการทำงาน
การประเมินอย่างเข้มงวดตั้งแต่การออกแบบจนถึงการส่งมอบ
กำหนดขอบเขต
กำหนดวัตถุประสงค์การประเมิน เลือกชุด Benchmark และระบุเกณฑ์มาตรฐานเปรียบเทียบ
ออกแบบแบบทดสอบ
ออกแบบงานประเมินแบบกำหนดเองเฉพาะสำหรับกรณีใช้งานของคุณ ควบคู่กับ Benchmark มาตรฐาน
การประเมินอัตโนมัติ
รันการประเมินอัตโนมัติแบบครอบคลุมในทุกมิติบนโครงสร้าง GPU ของเรา
การประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ
ผู้ประเมินที่เป็นผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบคุณภาพเชิงอัตวิสัย ความลื่นไหล และความเป็นประโยชน์
ส่งมอบรายงาน
รับรายงานละเอียดพร้อมคะแนน การเปรียบเทียบ กราฟ และคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้
กรณีการใช้งาน
การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับกลยุทธ์ AI ของคุณ
เลือกโมเดล
เปรียบเทียบหลายโมเดล (โอเพนซอร์ส เชิงพาณิชย์ หรือกำหนดเอง) บนงานเฉพาะของคุณ เพื่อเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการ Deploy
ตรวจสอบผล Finetuning
วัดการปรับปรุงจาก Finetuning เทียบกับเกณฑ์มาตรฐานของโมเดลพื้นฐาน มั่นใจว่า Finetuning ไม่ได้ทำให้ความสามารถอื่นลดลง
การทดสอบ Regression
ประเมินโมเดลอย่างต่อเนื่องหลังการอัปเดต เพื่อตรวจจับการลดลงของประสิทธิภาพก่อนที่จะเข้าสู่การใช้งานจริง
การรับรองตามข้อกำหนด
สร้างหลักฐานสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ แสดงว่าโมเดลของคุณผ่านมาตรฐานความปลอดภัย ความเป็นธรรม และความแม่นยำ
วิเคราะห์ต้นทุน-ประสิทธิภาพ
เปรียบเทียบคุณภาพโมเดลกับต้นทุน Inference เพื่อหาจุดสมดุลราคา-ประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงบประมาณและข้อกำหนดด้านคุณภาพ
ประเมินผู้ให้บริการ
ประเมินผู้ให้บริการ LLM และเวนเดอร์อย่างเป็นกลางด้วย Benchmark มาตรฐานบนข้อมูลจริงของคุณ ก่อนตัดสินใจทำสัญญา
ทำไมต้องเลือก iApp Technology?
บริษัท AI ชั้นนำของประเทศไทยที่มีความเชี่ยวชาญด้าน LLM ที่พิสูจน์แล้ว
โครงสร้างพื้นฐานระดับโลก
เราดำเนินการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ NVIDIA H100, B200 และ GB200 การรัน Benchmark ครอบคลุมบนโมเดลขนาดใหญ่ต้องการการประมวลผลจำนวนมาก และโครงสร้างพื้นฐานของเราส่งมอบผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว
ผลงานที่พิสูจน์แล้ว
เราเป็นผู้สร้าง LLM สำหรับใช้งานจริงที่ได้รับความไว้วางใจจากองค์กรทั่วประเทศไทยและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เราทำ Benchmark โมเดลของเราอย่างเข้มงวด
ราคา
ราคาตามโปรเจกต์
ราคา Benchmarking ขึ้นอยู่กับจำนวนโมเดลที่ต้องการประเมิน ขอบเขต Benchmark การรวมการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ และการพัฒนางานแบบกำหนดเอง
- ✓ ให้คำปรึกษาเบื้องต้นและกำหนดขอบเขตฟรี
- ✓ ชุด Benchmark มาตรฐาน + แบบกำหนดเอง
- ✓ รายงานเปรียบเทียบละเอียดพร้อมกราฟ
- ✓ คำแนะนำสำหรับการปรับปรุงที่นำไปปฏิบัติได้