Yapay zeka alanında büyük dil modelleri (LLM) giderek daha karmaşık hale gelirken, bu sistemlerin gerçek yeteneklerini anlama ihtiyacı da artıyor. Geleneksel değerlendirme yöntemleri genellikle modelleri birbirleriyle karşılaştırmakla yetiniyor ve kullanıcıların belirli bir modelin hangi alanlarda güçlü olduğunu anlamalarını zorlaştırıyor.
Bu soruna çözüm olarak geliştirilen SCAN (Structured Capability Assessment and Navigation) sistemi, dört ana bileşenden oluşuyor. İlk bileşen olan TaxBuilder, geniş soru koleksiyonlarından yetenek belirten etiketleri çıkararak otomatik olarak hiyerarşik bir sınıflandırma oluşturuyor. Bu sayede modellerin hangi konularda test edilmesi gerektiği sistematik olarak belirleniyor.
İkinci bileşen RealMix ise, her yetenek kategorisi için yeterli değerlendirme verisi olmasını sağlayan bir soru sentezi ve filtreleme mekanizması sunuyor. Bu yaklaşım, nadir yeteneklerin gözden kaçmamasını ve her alanın adil şekilde test edilmesini garantiliyor.
Sistem ayrıca görselleştirme ve analiz araçları içeriyor, böylece kullanıcılar model yeteneklerini etkileşimli şekilde keşfedebiliyor. SCAN'ın bu kapsamlı yaklaşımı, yapay zeka geliştiricilerinin modellerini iyileştirmesi ve son kullanıcıların ihtiyaçlarına en uygun modeli seçmesi için değerli bilgiler sunuyor.