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Cognite：2024年工业智能体大语言模型（LLM）与小语言模型（SLM）基准报告（英文版）（10页）.pdf

上传人： Y**** 编号：187716 2024-12-31 PDF PDF 中文版中文版中文版 DOCX DOCX DOCX 10页 6.43MB 收藏收藏已收藏 2张图表上传文档翻译

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本文主要介绍了Cognite Atlas AI™的LLM & SLM基准测试报告，针对工业代理进行自然语言搜索的评估。报告指出，自然语言搜索是工业AI代理的核心，能够使用户使用日常语言访问和检索Cognite Data Fusion®中的数据，无需专业编码技能。报告通过评估不同的LLM和SLM模型，识别出在特定工业任务中表现最佳的模型。报告使用了多个专门的数据集，每个数据集都包含行业相关的问答对。这些数据集涵盖了石油和天然气、制造业等多个行业的Cognite Data Fusion®数据模型。评估指标包括精确匹配、召回率、精确度和F1分数，以及二进制可接受分数。在评估的模型中，Claude-3.5-Sonnet、GPT-3.5-Turbo (16k)、GPT-4o-Mini、Gemini-1.5-Flash和GPT-4o表现较好，而Claude-3.5-Haiku、Llama3-70B和Mistral Large则表现较差。报告强调，最大的模型并不总是最适合所有任务的，通过仔细的提示工程和特定领域的微调，较小的模型可以非常出色地完成更专注的任务。总的来说，这份报告为评估工业AI代理的性能提供了可靠的基准，确保了Cognite Atlas AI™代理由最适合任务的模型提供动力，并针对实际工业环境中的精确性、可靠性和可扩展性进行了微调。

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