LAB METHOD
Metodologia benchmarków AI
Benchmark ma wartość dopiero wtedy, gdy można odtworzyć warunki testu i jednoznacznie zinterpretować metrykę.
PUBLIC TRUTHPL-PLAKTUALIZACJA 2026-08-11
Powtarzalność
Opis testu powinien pozwalać powtórzyć pomiar na tym samym modelu i konfiguracji. Zmiana wersji runtime, parametrów lub danych testowych tworzy nowy wariant wyniku.
Metryki
| Warstwa | Przykładowe metryki |
|---|---|
| LLM | latencja, throughput, poprawność zadania, wykorzystanie pamięci |
| Retrieval | recall@k, MRR, trafność TOP-k |
| Reranking | TOP1 accuracy, NDCG, latencja |
| Workflow | success rate, retry rate, czas end-to-end, liczba wyjątków |
Publikacja wyniku
Evidence gate
Nie publikujemy liczby jako wyniku referencyjnego bez zapisu konfiguracji i danych testowych wystarczających do jej interpretacji.