Picking the right model

摘要

分享如何建立專屬評估流程，透過實際測試而非公開榜單來選擇最適合業務場景的 AI 模型。重點在於定義任務成功標準、區分基礎設施失敗與模型表現，並利用思考模式與努力參數調整成本與品質的平衡點。

A talk on building custom evals to select the right AI model based on specific use cases rather than public benchmarks.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 建立專屬評估資料集比依賴公開榜單更能反映實際業務需求。
• 選擇模型應以「每項成功結果的成本」為準，而非單純看單價或速度。
• 透過調整思考模式與努力參數，可微調模型在成本與品質間的表現曲線。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:16選擇合適模型的三大核心考量
2. 06:29建立包含過程與結果的評估集
3. 08:56識別評估中的雜訊與基礎設施失敗
4. 14:53理解思考模式與努力參數的效能
5. 17:31透過提示快取與上下文工程最佳化
6. 21:07實際執行跨模型與參數的評估
7. 27:48根據成本與準確性平衡選擇模型
8. 30:42建立評估以選對模型並最佳化關鍵指標

提到的工具與公司

• Anthropic
• Sonnet
• Opus
• Haiku

適合誰看

正在開發或最佳化 AI 應用、需要從多個模型中選擇最適合方案的人。

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