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AgentBench: Nova Ferramenta de Benchmarking e Como Impacta o Serviço Público
Nos últimos anos, a inovação tecnológica se tornou um pilar fundamental na gestão pública, e ferramentas como o AgentBench estão mudando o cenário. Esta nova ferramenta de benchmarking promete aprimorar a avaliação de modelos de linguagem de aprendizado (LLMs) por meio de um leaderboard que reflete as capacidades e limitações desses sistemas.
Com mais de 16 anos de experiência como servidor público, observo que a adoção de tecnologias de ponta pode trazer benefícios significativos para a administração pública. O AgentBench, por exemplo, permite que as organizações analisem e comparem o desempenho de diferentes LLMs de forma sistemática e acessível. Isso é crucial para a definição de estratégias que utilizem inteligência artificial visando a melhoria dos serviços prestados à sociedade.
O tutorial de instalação do AgentBench é um passo inicial essencial para que profissionais do setor possam entender e implementar essa ferramenta. Ao utilizar o benchmarking, gestores podem identificar quais modelos se ajustam melhor às necessidades específicas da população, desde a automação de atendimentos até a análise de dados em larga escala. Isso não apenas otimiza processos, mas também potencializa a transparência e a eficiência no uso de recursos públicos.
Entretanto, é fundamental refletir sobre como essas inovações podem ser aplicadas de maneira ética e responsável. O uso de LLMs deve ser acompanhado por diretrizes claras que assegurem a privacidade dos cidadãos e a equidade no acesso às informações. Assim, o AgentBench não é apenas uma ferramenta técnica; é uma oportunidade de repensar como a tecnologia pode servir ao interesse público, promovendo uma administração mais eficaz e proativa.
Portanto, ao considerarmos a implementação de ferramentas como o AgentBench, devemos questionar: como podemos assegurar que essa tecnologia será utilizada para o bem comum? E, mais importante ainda, como cada um de nós pode contribuir para essa transformação no serviço público?
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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
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All the agent software prompting is tuned for OpenAI and their idiosyncrisies, which is why their LLMs rank so much higher.
Great video, I'll have to check out the paper. I found it interesting in this video that they only compared medium and small LLMs, the 13B and 7B models to the mainstream models like ChatGPT. I would of liked to have seen if the 70B models, being the large models for self hosted or open source LLMs, would have faired any better in these results.
NEW Platypus 70B: The New Open-Source LLM King – https://youtu.be/oquIJlTf-iU
Now someone has to make a meta agent that will direct a question/prompt to a better one of models i can run locally.
Awesome stuff, thanks for reporting!
Cool but not sure why they didnt include Claude 2 and only iteration 1 in the benchmark.
Thank you I’ve always wanted to learn how to evaluate my lora train models. This is very helpful!
MUST WATCH:
StableCode: Stability Ai's NEW Ultimate Language Model for Developers! – https://youtu.be/knt5svAL0SI
DevOpsGPT: Autonomous Ai Agents Build SOFTWARES For FREE! – https://youtu.be/lyJKG04Kvl4
How To Install Flowise AI – Create LLM Apps In SECONDS with NO Code FOR FREE! – https://youtu.be/osErkJ2h9tE