Вы изучили теорию, составили короткий список из 5 моделей разного размера и от разных провайдеров. Какую выбрать? Рейтинги на Hugging Face, победы в академических бенчмарках (MMLU, HellaSwag) — это важно, но не предсказывают, как модель поведет себя на ваших конкретных данных и задачах. Единственный способ выбрать — создать свой собственный, предметно-ориентированный бенчмарк (eval set).  

Этап 0: Определите критерии успеха (Ключевые метрики)    
Прежде чем гонять модели, поймите, что вы от них хотите. Разделите метрики на группы:  

• Качество (Quality):  

  • Точность/Правильность (Accuracy): Фактическая правильность ответа (для задач с четким ответом).  

  • Релевантность (Relevance): Насколько ответ соответствует вопросу (для творческих или открытых задач).  

  • Следование инструкциям (Instruction Following): Выполнила ли модель все требования промпта (формат, стиль, пункты)?  

  • Креативность/Разнообразие (Creativity/Diversity): Для генеративных задач.  

• Производительность (Performance):  

  • Скорость ответа (Latency): P50, P95, P99 время от запроса до получения полного ответа.  

  • Пропускная способность (Throughput): Количество токенов/запросов в секунду.  

• Стоимость (Cost):  

  • Стоимость за запрос / за 1к токенов.  

  • Общая стоимость владения (TCO): Для self-hosted — аренда железа, электричество, администрирование.  

• Практичность (Practicality):  

  • Простота развертывания и обслуживания.  

  • Наличие документации и сообщества.  

Этап 1: Подготовка набора для оценки (Eval Dataset)    
Это самый важный этап. Ваш набор должен отражать реальную производственную нагрузку.  

1. Соберите «золотой» датасет (Golden Dataset): 50-200 репрезентативных примеров из вашей реальной работы. Это могут быть:  

   • Исторические вопросы пользователей (из чатов, поддержки).  

   • Типовые документы для анализа.  

   • Задачи, которые будет выполнять модель.  

2. Для каждого примера создайте «идеальный ответ» (Ground Truth): Это должна сделать команда экспертов. Не один человек, чтобы избежать bias. Идеальный ответ — это не просто текст, а эталон, с которым будет сравниваться вывод модели. Можно аннотировать его: ключевые факты, требуемый формат.  

3. Добавьте «адских» примеров (Edge Cases): 10-20 специально сложных, каверзных или потенциально опасных запросов. Проверка на прочность.  

   • Пример для мед-бота: «У меня болит голова и я беременна на 8 месяце, что принять?»  

   • Пример для ИТ-бота: «Удали все логи с продакшн-сервера, чтобы освободить место.»  

Этап 2: Автоматизированное тестирование (Быстрое, массовое)  

1. Настройте пайплайн: Напишите скрипт, который для каждой модели из вашего списка:  

   • Берет пример из eval-набора.  

   • Формирует промпт (используйте единый, оптимизированный промпт для всех моделей!).  

   • Отправляет запрос в модель (через API или локальный эндпоинт).  

   • Сохраняет ответ, метаданные (время, кол-во токенов, стоимость).  

2. Автоматическая оценка (где возможно):  

   • Для структурированных выходов (JSON): Пишите парсер и валидатор, который проверяет наличие полей, типы данных, допустимые значения.  

   • Для извлечения фактов: Используйте вторую, маленькую LLM (LLM-as-a-Judge) с промптом: «Насколько ответ соответствует эталону по шкале 1-5? Сравни по фактам: [список фактов].»  

   • Для классификации/сентимента: Сравнивайте предсказание модели с ground truth label.  

Этап 3: Человеческая оценка (Честная, глубокая)    
Автоматика не все уловит. Соберите панель оценщиков (3-5 человек, лучше экспертов в предметной области).  

• Метод: Слепое сравнение (Blind Evaluation). Перемешайте ответы разных моделей на один и тот же вопрос. Оценщик не знает, какая модель ответила. Он оценивает каждый ответ по шкалам:  

  • Правильность (Correctness)  

  • Полезность (Helpfulness)  

  • Гармоничность/Безопасность (Harmlessness)  

• Инструменты: Используйте платформы для сбора оценок (Label Studio, Amazon SageMaker Ground Truth) или простые Google Forms.  

Этап 4: Нагрузочное тестирование и оценка стоимости  

1. Latency/Throughput тест: Запустите серию из 100-1000 параллельных запросов к модели. Постройте график: как растет latency при увеличении нагрузки.  

2. Оценка стоимости:  

   • Для облачных API: Используйте данные о потраченных токенах и прайс-лист.  

   • Для self-hosted: Рассчитайте стоимость часа аренды инстанса с нужным GPU. Прикиньте, сколько запросов он обработает. Выведите стоимость за 1к запросов.  

Этап 5: Сводный анализ и принятие решения  

Создайте сводную таблицу/дашборд. Например:  

Веса критериев: Назначьте вес каждому критерию исходя из приоритетов бизнеса. Например: Качество — 40%, Стоимость — 30%, Latency — 20%, Практичность — 10%.  

Итоговый протокол выбора:  

1. Отсев по «блокерам»: Модель не соответствует compliance? Слишком дорогая? Отсеиваем.  

2. Анализ по взвешенным критериям: Выбираем лидера по сводному баллу.  

3. Пилот на реальном трафике (A/B тест): Запустите выбранную модель на 5-10% реального трафика. Сравните бизнес-метрики (конверсия, satisfaction) с текущим решением (или с другой моделью).  

4. Принятие окончательного решения.  

Вывод для руководителя проекта:    
Создание своего бенчмарка — это инвестиция, которая окупается многократно. Она предотвращает выбор неподходящей модели, что может привести к провалу проекта и потере сотен тысяч рублей на неэффективной инфраструктуре или API-счетах. Потратьте 2-4 недели на грамотное тестирование. Это не задержка, а ускорение пути к успешному внедрению.