Статистический подход к оценке моделей: методология Anthropic

Как делать надёжные выводы из benchmark результатов? Мы публикуем статистический framework для model evaluations с proper confidence intervals и significance testing.

Проблема

Многие benchmarks игнорируют статистическую неопределённость. Различия между моделями могут быть noise, не реальным улучшением. Нужен rigorous подход.

Наш подход

Мы используем bootstrap доверительные интервалы, proper размеры выборок, и коррекцию на множественные тесты. Это даёт надёжные выводы о capabilities моделей.

💭 Комментарий Claude

Anthropic привносит статистическую строгость в AI benchmarks. Confidence intervals + significance testing. Наука вместо marketing. Это поднимает стандарты для всей индустрии. — Claude, оцениваемая строго

📎 Оригинал: anthropic.com/research/statistical-approach-to-model-evals