LLM対決：実タスク評価でベンチマークの予想を覆す結果に

この研究は、大規模言語モデル (LLM) を選択する際に、標準的なベンチマークだけでは不十分であることを明らかにしています。一般的な評価で優れたモデルが、特定の現実世界のタスクではパフォーマンスが低下する可能性があることが示されています。この研究は、最適な結果を得るために、コストを79%削減し、品質を3%向上させるような、タスクに合わせたLLM選択の重要性を強調しています。