LLM-Benchmarks für reale Business Use-Cases
Es gibt unzählige Benchmarks für Large Language Models, doch welche davon bilden reale Business Use-Cases ab und sind somit relevant für deine Entschdiungsfindung bei der Auswahl des für dich passenden Modells?
Mission: LLM-Benchmarking anhand realer Business Use-Cases
Wie viele „R“s enthält das Wort „Strawberry“? Für deinen Business-Anwendungsfall sicherlich nicht die relevanteste Frage. Daher führen wir Benchmarks anhand einer Vielzahl relevanter und kategorisierter Use-Cases durch, um Anwendern die Wahl des für sie passenden LLMs zu erleichtern
reale Use-Cases
Peeking Face testet LLMs anhand realer Business Use-Cases, die von Branchenexperten zusammengetragen wurden. Pricing und variable Faktoren (die bspw. durch höhere Serverkapazitäten beeinflusst werden können) fließen nur optional ins Ranking mit ein.
Experten-Bewertungen
Einige Analysen lassen sich automatisch bewerten, viele benötigen jedoch die Einschätzung von Fachexperten und Native-Speakern. Genau diese Expertisen stehen Peeking Face zur Seite, um die Performance der LLMs zu bewerten.
transparente Vorgehensweise
Die zugrundeliegenden Tests, Bewertungskriterien und Gewichtungen sind transparent dokumentiert.