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Benchmark and compare small GPTs for task-specific inference. Tests base, fine-tuned, and prompted models against shared eval datasets. Finds minimum viable model, compares fine-tuned vs prompted, and generates reports.
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry --skill gpt-lab명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | gpt-lab |
| description | Benchmark and compare small GPTs for task-specific inference. Tests base, fine-tuned, and prompted models against shared eval datasets. Finds minimum viable model, compares fine-tuned vs prompted, and generates reports. |
| allowed-tools | Bash, Read |
| triggers | ["benchmark gpt models","compare gpt models","gpt lab benchmark","find minimum model","compare fine-tuned vs prompted","model benchmarking","gpt evaluation"] |
| metadata | {"short-description":"Benchmark and compare small GPTs for task-specific inference"} |
| provides | ["skill-creation"] |
| composes | ["scillm","memory","create-gpt","create-figure","task-monitor"] |
| taxonomy | ["creation","training","benchmarking"] |
Benchmark and compare small GPTs trained by /create-gpt against prompted alternatives.
Answers the key question: "Is fine-tuning worth it for this task?"
cd .pi/skills/gpt-lab
# Benchmark multiple models on a task
./run.sh benchmark --task qra-validator --models "qwen2.5-0.5b,qwen2.5-1.5b"
# Find the smallest model meeting a threshold
./run.sh find-minimum --task qra-validator --threshold 0.85
# Compare fine-tuned vs prompted
./run.sh compare --task qra-validator \
--finetuned ../create-gpt/models/qra-validator/model.gguf \
--prompted deepseek-v3.2
# Profile a single model
./run.sh profile --model ../create-gpt/models/qra-validator/model.gguf --samples 100
# Generate report
./run.sh report --task qra-validator --format markdown
./run.sh benchmark --task NAME --models "model1,model2,..."
./run.sh compare --task NAME --finetuned PATH --prompted MODEL_NAME
./run.sh find-minimum --task NAME --threshold FLOAT
./run.sh profile --model PATH --samples N
./run.sh report --task NAME [--format markdown|json]
./run.sh history --task NAME
accuracy delta < -5% → NOT_WORTH_IT
accuracy delta >= -2% AND speedup >= 5x → WORTH_IT
otherwise → MARGINAL
/create-gpt: Trains the models that this skill benchmarks/scillm: Provides prompted baseline via Chutes API/prompt-lab: find-minimum pattern adapted from this skill/classifier-lab: Benchmark engine pattern adapted from this skill