Setiap kali keluar model AI baru, dia claim paling power. Nombor Cantik, Tapi Hasil Kelaut.
Anda perasan tak trend sekarang?
Tiap-tiap minggu ada model AI baru keluar.
Syarikat A kata model mereka kalahkan GPT-5. Syarikat B pula kata mereka dah potong Claude Opus.
Semua berlumba-lumba tayang carta dan graf.
Mereka tunjuk skor MMLU, HumanEval, atau MATH yang tinggi melangit.
Tapi bila kita cuba guna untuk kerja sebenar... rasa macam ada benda tak kena.
Arahan mudah pun dia tak faham. Buat coding sikit, terus hallucinate. Suruh tulis copywriting Melayu, bunyi macam robot terjemah dari Google Translate zaman 2010.
Kenapa jadi macam ni?
Jawapannya mudah. Ini fenomena yang kami panggil Benchmaxxing.
Apa Itu Benchmaxxing?
Istilah ini diambil daripada budaya internet "looksmaxxing" (usaha maksimum untuk nampak kacak/cantik).
Dalam konteks AI, Benchmaxxing adalah bila syarikat pembangun model terlalu obses untuk mendapatkan markah tinggi dalam ujian standard (benchmark).
Mereka "train" model mereka secara spesifik untuk menjawab soalan-soalan ujian ini.
Bayangkan situasi ni.
Ada seorang pelajar nama Ali. Ali nak ambil peperiksaan akhir tahun.
Ali tak belajar pun subjek tu betul-betul. Dia tak faham konsep asas.
Sebaliknya, Ali pergi hafal semua skema jawapan soalan "past year" 10 tahun lepas.
Bila masuk dewan peperiksaan, soalan yang keluar sebijik macam soalan "past year". Ali dapat skor 100%. A+.
Tapi bila suruh Ali buat kerja praktikal menggunakan ilmu tu, dia gagal total. Dia jem kepala.
Itulah Benchmaxxing.
Model AI tu nampak bijak atas kertas. Tapi hakikatnya, ia cuma pandai menjawab soalan ujian, bukan menyelesaikan masalah dunia sebenar (real-world problems).
Kenapa Kami Tak Percaya Sangat Pada Benchmark?
Semasa kami buat R&D di PandaiTech, kami selalu uji model-model "open source" yang baru keluar.
Ada model yang skor matematiknya tinggi gila. Tapi bila kami suruh buat analisis data bisnes yang ringkas, logik dia berterabur.
Sebab itu kami di PandaiTech dah lama berhenti bergantung pada public benchmark semata-mata.
Sebagai pengguna bijak, anda pun kena buat benda sama.
Jangan terpedaya dengan marketing "We beat GPT-5".
Masa dan wang kita terhad untuk melayan semua hype ni.
Apa Yang Anda Patut Buat?
Jadi, macam mana kita nak tahu model mana yang betul-betul perform?
Anda perlukan sistem penilaian sendiri.
Ini 3 langkah yang kami amalkan dalam pasukan kami, dan anda boleh tiru serta-merta.
1. Abaikan Skor Generik
Skor MMLU (ujian pengetahuan umum) tak penting kalau kerja anda ialah menulis emel jualan.
Skor coding HumanEval tak relevan kalau anda guna AI untuk buat rumusan dokumen legal.
Fahamkan apa "use case" utama anda.
Adakah anda nak dia pandai cakap Melayu pasar? Atau anda nak dia pandai buat Python script?
Cari model yang pakar dalam bidang tu, bukan yang pakar segalanya tapi tak mendalam (jack of all trades, master of none).
2. Bina "Internal Benchmark" Anda Sendiri
Jangan guna ujian orang lain. Buat ujian anda sendiri.
Kumpulkan 5 hingga 10 contoh tugasan (prompt) yang anda selalu buat setiap hari.
Contohnya, kalau anda seorang marketer, simpan satu prompt khas untuk buat headline.
Setiap kali model baru keluar, "run" prompt yang sama tu.
Bandingkan hasilnya sebelah-menyebelah.
Ini yang kami panggil teknik "Vibe Check" atau secara teknikalnya, qualitative evaluation.
Mata manusia (anda) adalah penilai terbaik untuk konteks kerja anda. Bukan mesin.
3. Uji Ketahanan (Robustness)
Model yang bagus bukan sekadar bagi jawapan betul sekali.
Dia kena konsisten.
Cuba tanya soalan yang sama 3 kali. Adakah jawapan dia konsisten atau berubah-ubah?
Model yang kuat hallucinate selalunya akan bagi jawapan berbeza setiap kali kita tanya, walaupun "temperature" dah set rendah.
Kesimpulan
Zaman sekarang bukan lagi zaman siapa ada model paling besar.
Tapi zaman siapa pandai pilih model yang paling sesuai dengan kerja dia.
Jangan jadi mangsa hype syarikat teknologi gergasi.
Mereka nak jual API, jadi mereka akan tunjuk nombor yang sedap mata memandang.
Tapi kita sebagai pengguna, kita nak hasil. Kita nak efficiency.
Biarlah skor dia rendah sikit pun. Asalkan bila kita suruh dia buat kerja, dia faham konteks, dia tak memandai-mandai, dan dia boleh siapkan kerja kita dengan pantas.
Itu baru betul AI yang membantu, bukan menyusahkan.
Kalau anda nak tahu lebih lanjut tentang cara kami pilih dan "fine-tune" penggunaan AI untuk bisnes, boleh jenguk pandaitech.my.
Kami ada kongsi banyak lagi strategi yang kami guna sendiri dalam daily operations kami.
Jangan sampai anda over-optimized tapi hasil kosong.