Jifhmu r-rwol u l-limitazzjonijiet tal-benchmarks fl-evalwazzjoni tal-prestazzjoni tal-LLM. Esplora t-tekniki għall-iżvilupp ta' LLMs robusti.
Mudelli tal-Lingwa Kbar kisbu popolarità kbira f'dawn l-aħħar snin. Jiġifieri, rajtu. L-abbiltà eċċezzjonali tal-LLM li jifhmu l-kmandi tal-lingwa umana għamlithom isiru l-integrazzjoni assolutament perfetta għan-negozji, li jappoġġjaw il-flussi tax-xogħol kritiċi u l-awtomazzjoni tal-kompiti għall-effiċjenza massima. Barra minn hekk, lil hinn mill-fehim tal-utent medju, hemm ħafna aktar LLMs li jistgħu jagħmlu. U hekk kif id-dipendenza tagħna fuqhom tikber, tassew irridu nagħtu aktar attenzjoni lill-miżuri biex niżguraw l-eżattezza u l-affidabbiltà meħtieġa. Dan huwa kompitu globali li jikkonċerna istituzzjonijiet sħaħ, iżda fil-qasam tan-negozji issa hemm diversi punti ta’ referenza li jistgħu jintużaw biex jevalwaw il-prestazzjoni tal-LLM f’diversi oqsma. Dawn jistgħu jittestjaw l-abbiltajiet tal-mudell fil-komprensjoni, il-bini tal-loġika, il-matematika, eċċ, u r-riżultati jiddeterminaw jekk LLM huwiex lest għall-iskjerament tan-negozju.
F'dan l-artikolu, ġabar lista komprensiva tal-punti ta 'referenza l-aktar popolari għall-evalwazzjoni LLM. Se niddiskutu kull benchmark fid-dettall u naraw kif l-LLMs differenti jmorru kontra l-kriterji ta' evalwazzjoni. Iżda l-ewwel, ejja nifhmu l-evalwazzjoni LLM f'aktar dettall.
X'inhi Evalwazzjoni LLM?
Bħal mudelli oħra tal-IA, l-LLMs jeħtieġ ukoll li jiġu evalwati kontra punti ta' riferiment speċifiċi li jivvalutaw diversi aspetti tal-prestazzjoni tal-mudell tal-lingwa: għarfien, preċiżjoni, affidabbiltà u konsistenza. L-istandard tipikament jinvolvi:
- Nifhmu l-Mistoqsijiet tal-Utenti: Evalwazzjoni tal-kapaċità tal-mudell li jifhem u jinterpreta b'mod preċiż firxa wiesgħa ta 'inputs tal-utent.
- Verifika tal-output: Il-verifika tat-tweġibiet iġġenerati mill-AI kontra bażi ta’ għarfien affidabbli biex tiżgura li huma korretti u rilevanti.
- Robustezza: Il-kejl ta' kemm il-mudell jaħdem tajjeb b'inputs ambigwi, mhux kompluti jew storbjużi.
L-evalwazzjoni tal-LLM tagħti lill-iżviluppaturi s-setgħa li jidentifikaw u jindirizzaw il-limitazzjonijiet b'mod effiċjenti, sabiex ikunu jistgħu jtejbu l-esperjenza ġenerali tal-utent. Jekk LLM jiġi evalwat bir-reqqa, ikun preċiż u robust biżżejjed biex jimmaniġġja applikazzjonijiet differenti tad-dinja reali, anke inklużi dawk b'inputs ambigwi jew mhux mistennija.
punti ta 'referenza
L-LLMs huma wieħed mill-aktar biċċiet ta' teknoloġija kkumplikati sal-lum u jistgħu jħaddmu anke l-aktar applikazzjonijiet delikati. Allura l-proċess ta 'evalwazzjoni sempliċement irid ikun ugwalment kumpless, u jpoġġi l-proċess tal-ħsieb u l-eżattezza teknika tiegħu għat-test.
Benchmark juża datasets, metriċi u kompiti ta' evalwazzjoni speċifiċi biex jittestja l-prestazzjoni tal-LLM, u jippermetti li jitqabblu LLMs differenti u titkejjel l-eżattezza tagħhom, li mbagħad imexxi l-progress fl-industrija permezz ta' prestazzjoni mtejba.
Hawn huma xi wħud mill-aktar aspetti tipiċi tal-prestazzjoni tal-LLM:
- Għarfien: L-għarfien tal-mudell jeħtieġ li jiġi ttestjat f'diversi oqsma. Dak hu l-punt ta' referenza tal-għarfien. Jevalwa kemm il-mudell jista' jfakkar b'mod effettiv l-informazzjoni minn oqsma differenti, bħall-Fiżika, Programmazzjoni, Ġeografija, eċċ.
- Loġiku Raġunament: Tfisser li jittestja l-kapaċità ta' mudell li 'jaħseb' pass pass u joħroġ konklużjoni loġika, tipikament jinvolvu xenarji fejn il-mudell irid jagħżel l-aktar kontinwazzjoni jew spjegazzjoni plawżibbli bbażati fuq għarfien ta' kuljum u raġunament loġiku.
- Qari Komprensjoni: Il-mudelli jridu jkunu eċċellenti fl-interpretazzjoni tal-lingwa naturali u mbagħad jiġġeneraw tweġibiet kif xieraq. It-test jidher li jwieġeb mistoqsijiet ibbażati fuq siltiet biex jitkejjel il-komprensjoni, l-inferenza, u ż-żamma tad-dettall. Bħal test tal-qari tal-iskola.
- Fehim tal-Kodiċi: Dan huwa meħtieġ biex titkejjel il-profiċjenza ta 'mudell fil-fehim, il-kitba, u l-kodiċi tad-debugging. Dawn il-benchmarks jagħtu lill-mudell kompiti jew problemi ta' kodifikazzjoni li l-mudell irid isolvi b'mod preċiż, ħafna drabi jkopru firxa ta' lingwi u paradigmi ta' programmar.
- Għarfien Dinji: Biex tevalwa l-ħakma tal-mudell tal-għarfien ġenerali dwar id-dinja. Dawn is-settijiet tad-dejta tipikament ikollhom mistoqsijiet li jeħtieġu għarfien wiesa’ u enċiklopediku biex jitwieġbu b’mod korrett, li jagħmilhom differenti minn benchmarks ta’ għarfien aktar speċifiċi u speċjalizzati.
Benchmarks ta’ “Għarfien”.
MMLU (Fhim tal-Lingwa Multimodali)
Dan il-punt ta' referenza huwa magħmul biex jittestja l-ħakma tal-LLM tal-għarfien fattwali f'diversi suġġetti bħall-istudji umanistiċi, ix-xjenzi soċjali, l-istorja, ix-xjenza tal-kompjuter, u anke l-liġi. 57 mistoqsija u 15k kompiti kollha mmirati biex jiżguraw li l-mudell ikollu kapaċitajiet ta 'raġunament kbar. Dan jagħmel l-MMLU għodda tajba biex tevalwa l-għarfien fattwali u r-raġunament ta' LLM li jittrattaw suġġetti varji.
Riċentement sar punt ta' referenza ewlieni għall-evalwazzjoni tal-LLMs għall-oqsma msemmija hawn fuq. L-iżviluppaturi dejjem iridu jottimizzaw il-mudelli tagħhom biex jaqbżu lill-oħrajn f'dan il-benchmark, li jagħmilha standard de facto għall-evalwazzjoni tar-raġunament u l-għarfien avvanzati fl-LLMs. Mudelli kbar ta 'grad ta' intrapriża wrew punteġġi impressjonanti fuq dan il-punt ta’ referenza, inkluż il-GPT-4-omni f’88.7%, Claude 3 Opus f’86.8%, Gemini 1.5 Pro f’85.9%, u Llama-3 70B f’82%. Mudelli żgħar tipikament ma jaħdmux tajjeb fuq dan il-punt ta 'referenza, ġeneralment ma jaqbżux 60-65%, iżda l-prestazzjoni riċenti ta' Phi-3-Small-7b f'75.3% hija xi ħaġa li wieħed jaħseb dwarha.
Madankollu, MMLU mhux mingħajr żvantaġġi: għandu kwistjonijiet magħrufa bħal mistoqsijiet ambigwi, tweġibiet żbaljati, u kuntest nieqes. U, ħafna jaħsbu li xi wħud mill-kompiti tagħha huma faċli wisq għal evalwazzjoni xierqa tal-LLM.
Nixtieq nagħmilha ċara li benchmarks bħall-MMLU ma jurux perfettament xenarji tad-dinja reali. Jekk LLM jikseb punteġġ kbir fuq dan, mhux dejjem ifisser li sar espert fis-suġġett. Il-parametri referenzjarji huma verament pjuttost limitati fl-ambitu u ħafna drabi jiddependu fuq mistoqsijiet b'għażla multipla, li qatt ma jistgħu jaqbdu bis-sħiħ il-kumplessità u l-kuntest tal-interazzjonijiet tad-dinja reali. Il-fehim veru jeħtieġ li jkun jaf il-fatti u li japplika dak l-għarfien b'mod dinamiku u dan jinvolvi ħsieb kritiku, soluzzjoni tal-problemi u fehim kuntestwali. Għal dawn ir-raġunijiet, l-LLMs dejjem jeħtieġ li jiġu rfinuti u aġġornati sabiex il-mudell iżomm ir-rilevanza u l-effettività tal-parametru referenzjarju.
GPQA (Q&A Benchmark ta' Prova ta' Google fil-Livell ta' Gradwati)
Dan il-punt ta' referenza jivvaluta LLMs fuq raġunament loġiku billi juża a sett tad-dejta b'448 mistoqsija biss. L-esperti tad-dominju żviluppawha u jkopri suġġetti fil-bijoloġija, il-fiżika u l-kimika.
Kull mistoqsija tgħaddi mill-proċess ta’ validazzjoni li ġej:
- Espert fl-istess suġġett iwieġeb il-mistoqsija u jipprovdi feedback dettaljat.
- Il-kittieb tal-mistoqsija jirrevedi l-mistoqsija abbażi ta’ dan ir-rispons.
- It-tieni espert iwieġeb il-mistoqsija riveduta.
Dan il-proċess jista' fil-fatt jiżgura li l-mistoqsijiet huma oġġettivi, preċiżi u ta' sfida għal mudell tal-lingwa. Anke studjużi ta 'PhD b'esperjenza jiksbu biss preċiżjoni ta' 65% fuq dawn il-mistoqsijiet, filwaqt li GPT-4-omni jilħaq biss 53.6%, u jenfasizza d-distakk bejn l-intelliġenza umana u dik tal-magni.
Minħabba r-rekwiżiti ta 'kwalifika għolja, is-sett tad-dejta huwa fil-fatt pjuttost żgħir, li xi ftit jillimita l-qawwa statistika tiegħu biex titqabbel l-eżattezza, u jeħtieġ daqsijiet ta' effett kbar. L-esperti li ħolqu u vvalidaw dawn il-mistoqsijiet ġew minn Upwork, u għalhekk potenzjalment introduċew preġudizzji bbażati fuq il-kompetenza tagħhom u s-suġġetti koperti.
Kodiċi Benchmarks
UmanEval
164 problema ta 'programmazzjoni, test reali għall-kapaċitajiet ta' kodifikazzjoni tal-LLMs. Huwa UmanEval. Hija mfassla biex tittestja l-abbiltajiet bażiċi ta 'kodifikazzjoni ta' mudelli ta 'lingwa kbira (LLMs). Juża l-metrika pass@k biex jiġġudika l-eżattezza funzjonali tal-kodiċi li qed jiġi ġġenerat, li joħroġ il-probabbiltà ta 'mill-inqas wieħed mill-aqwa k kampjuni ta' kodiċi ġġenerati mill-LLM li jgħaddu mill-każijiet tat-test.
Filwaqt li s-sett tad-dejta HumanEval jinkludi firem ta 'funzjonijiet, docstrings, korpi ta' kodiċi, u diversi testijiet tal-unità, ma jinkludix il-firxa sħiħa ta 'problemi ta' kodifikazzjoni tad-dinja reali, li sempliċement mhux se jittestjaw b'mod adegwat il-kapaċità ta 'mudell li jagħmel kodiċi korrett għal xenarji diversi.
MBPP (l-aktar Programmazzjoni Python Bażika)
Mbpp benchmark jikkonsisti f'1,000 mistoqsija ta' programmazzjoni Python minn oriġini folla. Dawn huma problemi ta' livell ta' dħul u jiffokaw fuq ħiliet fundamentali ta' programmar. Juża approċċi ta' ftit sparatura u rfinar biex jevalwa l-prestazzjoni tal-mudell, b'mudelli akbar tipikament jaħdmu aħjar fuq dan is-sett tad-dejta. Madankollu, peress li s-sett tad-dejta fih prinċipalment programmi tal-livell tad-dħul, għadu ma jirrappreżentax bis-sħiħ il-kumplessitajiet u l-isfidi tal-applikazzjonijiet tad-dinja reali.
Benchmarks tal-Matematika
Filwaqt li l-biċċa l-kbira tal-LLMs huma pjuttost tajbin fl-istrutturar tar-risponsi standard, ir-raġunament matematiku huwa problema ħafna akbar għalihom. Għaliex? Minħabba li teħtieġ ħiliet relatati mal-fehim tal-mistoqsijiet, approċċ loġiku pass pass b'raġunament matematiku, u d-derivazzjoni tat-tweġiba t-tajba.
Il-metodu "Katina tal-Ħsieb" (CoT) huwa magħmul biex jevalwa l-LLMs fuq punti ta' riferiment relatati mal-matematika, jinvolvi mudelli li jħeġġu jispjegaw il-proċess ta' raġunament pass pass tagħhom meta jsolvu problema. Hemm diversi benefiċċji għal dan. Jagħmel il-proċess ta 'raġunament aktar trasparenti, jgħin biex jidentifika d-difetti fil-loġika tal-mudell, u jippermetti valutazzjoni aktar granulari tal-ħiliet tas-soluzzjoni tal-problemi. Billi tkisser il-problemi kumplessi f'serje ta 'passi aktar sempliċi, il-CoT jista' jtejjeb il-prestazzjoni tal-mudell fuq il-punti ta 'referenza tal-matematika u jipprovdi għarfien aktar profond tal-kapaċitajiet ta' raġunament tiegħu.
GSM8K: Benchmark Popolari tal-Matematika
Wieħed mill-benchmarks magħrufa għall-evalwazzjoni tal-abbiltajiet tal-matematika fl-LLMs huwa s-sett tad-dejta GSM8K. GSM8K jikkonsisti fi 8.5k problemi tal-matematika f'nofs l-iskola, li jieħdu ftit passi biex isolvu, u s-soluzzjonijiet primarjament jinvolvu t-twettiq ta 'sekwenza ta' kalkoli elementari. Tipikament, mudelli akbar jew dawk imħarrġa speċifikament għal raġunament matematiku għandhom it-tendenza li jaħdmu aħjar fuq dan il-punt ta 'referenza, eż. mudelli GPT-4 jiftaħar punteġġ ta' 96.5%, filwaqt li DeepSeekMATH-RL-7B għadu ftit lura bi 88.2%.
Filwaqt li GSM8K huwa utli għall-valutazzjoni tal-kapaċità ta 'mudell li jimmaniġġja problemi tal-matematika fil-livell tal-iskola tal-grad, jista' ma jaqbadx bis-sħiħ il-kapaċità ta 'mudell biex isolvi sfidi matematiċi aktar avvanzati jew diversi, u b'hekk jillimita l-effettività tiegħu bħala miżura komprensiva tal-kapaċità tal-matematika.
Is-Sett tad-Dejta tal-Matematika: Alternattiva Komprensiva
Is-sett tad-dejta tal-matematika ttratta n-nuqqasijiet ta 'benchmarks bħal GSM8K. Dan is-sett tad-dejta huwa aktar estensiv, u jkopri l-aritmetika elementari sal-iskola sekondarja u anke problemi fil-livell tal-kulleġġ. Huwa wkoll imqabbel mal-bnedmin, bi student tal-PhD fix-xjenza tal-kompjuter li ma jħobbx il-matematika jikseb preċiżjoni ta' 40% u midalja tad-deheb li tikseb preċiżjoni ta' 90%
Tipprovdi valutazzjoni aktar komprensiva tal-kapaċitajiet matematiċi ta' LLM. Tieħu ħsieb li tipprova li l-mudell huwa profiċjenti fl-aritmetika bażika u kompetenti f'oqsma kumplessi bħall-alġebra, il-ġeometrija u l-kalkulu. Iżda ż-żieda fil-kumplessità u d-diversità tal-problemi jistgħu jagħmluha ta’ sfida għall-mudelli biex jiksbu preċiżjoni għolja, speċjalment dawk mhux imħarrġa b’mod espliċitu fuq firxa wiesgħa ta’ kunċetti matematiċi. Barra minn hekk, il-formati varjati tal-problema fis-sett tad-dejta tal-Matematika jistgħu jintroduċu inkonsistenzi fil-prestazzjoni tal-mudell, li jagħmilha ħafna aktar diffiċli biex jinġibdu konklużjonijiet definittivi dwar il-profiċjenza matematika ġenerali ta 'mudell.
L-użu tal-metodu tal-Katina tal-Ħsieb mas-sett tad-dejta tal-Matematika jista’ jtejjeb l-evalwazzjoni minħabba li jiżvela l-abbiltajiet ta’ raġunament pass pass tal-LLMs fuq firxa wiesgħa ta’ sfidi matematiċi. Approċċ kombinat bħal dan jiżgura li jkun hemm valutazzjoni aktar robusta u dettaljata tal-kapaċitajiet matematiċi veri ta' LLM.
Benchmarks tal-Fehim tal-Qari
Valutazzjoni tal-komprensjoni tal-qari tevalwa l-kapaċità tal-mudell li jifhem u jipproċessa test kumpless, li huwa speċjalment fundamentali għal applikazzjonijiet bħall-appoġġ tal-klijenti, il-ġenerazzjoni tal-kontenut u l-irkupru tal-informazzjoni. Hemm ftit punti ta' referenza mfassla biex jevalwaw din il-ħila, kull wieħed b'attributi uniċi li jikkontribwixxu għal evalwazzjoni komprensiva tal-kapaċitajiet ta' mudell.
RACE (sett tad-dejta dwar il-Fehim tal-Qari mill-Eżamijiet)
Il-benchmarks ta' RACE għandhom kważi 28,000 silta u 100,000 mistoqsija miġbura mill-eżamijiet tal-Ingliż għal studenti Ċiniżi tal-iskola medja u għolja bejn it-12 u t-18-il sena. Ma tillimitax il-mistoqsijiet u t-tweġibiet li għandhom jiġu estratti mis-siltiet mogħtija, u jagħmel il-kompiti saħansitra l-aktar sfida.
Ikopri firxa wiesgħa ta' suġġetti u tipi ta' mistoqsijiet, li jagħmel valutazzjoni bir-reqqa u jinkludi mistoqsijiet f'livelli differenti ta' diffikultà. Ukoll mistoqsijiet f'RACE huma ddisinjati speċifikament għall-ittestjar tal-ħiliet tal-qari tal-bniedem u huma maħluqa minn esperti tad-dominju.
Madankollu, il-parametru referenzjarju għandu xi żvantaġġi. Peress li huwa żviluppat fuq materjali edukattivi Ċiniżi, huwa suxxettibbli li jintroduċi preġudizzji kulturali li ma jirriflettux kuntest globali. Ukoll, il-livell għoli ta 'diffikultà f'xi mistoqsijiet mhuwiex fil-fatt rappreżentattiv ta' kompiti tipiċi tad-dinja reali. Allura l-evalwazzjonijiet tal-prestazzjoni jistgħu ma jkunux daqshekk preċiżi.
DROP (Raġunar Diskret fuq Paragrafi)
Approċċ sinifikanti ieħor huwa DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs), li jisfida mudelli biex iwettqu raġunament diskret fuq paragrafi. Għandha 96,000 mistoqsija biex tittestja l-kapaċitajiet ta 'raġunament tal-LLMs u l-mistoqsijiet huma estratti mill-Wikipedija u mħaddma minn Amazon Mechanical Turk. Mistoqsijiet DROP ħafna drabi jsejħu mudelli biex iwettqu operazzjonijiet matematiċi bħaż-żieda, it-tnaqqis u t-tqabbil ibbażati fuq informazzjoni mifruxa fuq passaġġ.
Il-mistoqsijiet huma ta’ sfida. Huma jeħtieġu LLMs biex jillokalizzaw numri multipli fis-silta u jżiduhom jew inaqqashom biex jiksbu t-tweġiba finali. Mudelli kbar bħal GPT-4 u palm jiksbu 80% u 85%, filwaqt li l-bnedmin jiksbu 96% fuq id-dataset DROP.
Benchmarks tas-Sens Komuni
L-ittestjar tas-sens komun fil-mudelli tal-lingwa huwa wieħed interessanti iżda wkoll importanti għaliex jevalwa l-kapaċità ta' mudell li jagħmel ġudizzji u inferenzi li jallinjaw mar-raġunament uman tagħna. B'differenza minna, li niżviluppaw mudell dinji komprensiv permezz ta' esperjenzi prattiċi, il-mudelli tal-lingwa huma mħarrġa fuq settijiet ta' dejta enormi mingħajr ma nifhmu l-kuntest b'mod inerenti. Dan ifisser li l-mudelli jissieltu ma 'kompiti li jeħtieġu ħakma intuwittiva ta' sitwazzjonijiet ta 'kuljum, raġunament loġiku, u għarfien prattiku, li huma importanti ħafna għal applikazzjonijiet AI robusti u affidabbli.
HellaSwag (Tmiem aktar iebsa, kuntesti itwal, u Attivitajiet b'shot baxx għal Sitwazzjonijiet B'Ġenerazzjonijiet Avversarji)
Hellaswag huwa żviluppat minn Rowan Zellers u kollegi fl-Università ta 'Washington u l-Istitut Allen għall-Intelliġenza Artifiċjali. Hija mfassla biex tittestja l-kapaċità ta 'mudell li jbassar l-aktar kontinwazzjoni plawsibbli ta' xenarju partikolari. Dan il-punt ta' riferiment huwa mibni bl-użu ta' Iffiltrar ta' l-Avversarji (AF), fejn serje ta' diskriminaturi jagħżel b'mod iterattiv tweġibiet ħżiena ġġenerati mill-magna kontradittorja. Dan il-metodu joħloq dataset b'eżempji trivjali għall-bnedmin iżda ta 'sfida għall-mudelli, li jirriżulta f'żona ta' diffikultà "Goldilocks".
Filwaqt li Hellaswag kien ta 'sfida għal mudelli preċedenti, mudelli avvanzati bħal GPT-4 kisbu livelli ta' prestazzjoni qrib l-eżattezza umana, li jindika progress sinifikanti fil-qasam. Madankollu, dawn ir-riżultati jissuġġerixxu l-ħtieġa għal benchmarks li qed jevolvu kontinwament biex iżommu l-pass mal-avvanzi fil-kapaċitajiet tal-IA.
ktieb miftuħ
Is-sett tad-dejta tal-Openbook jikkonsisti f'5957 mistoqsija b'għażla multipla tax-xjenza ta' livell elementari. Il-mistoqsijiet jinġabru minn eżamijiet tal-ktieb miftuħ u żviluppati biex jevalwaw il-fehim tal-bniedem tas-suġġett.
Il-benchmark ta' Openbook jeħtieġ kapaċità ta' raġunament lil hinn mill-irkupru tal-informazzjoni. GPT-4 jikseb l-ogħla preċiżjoni ta '95.9% minn issa.
OpenbookQA huwa mmudellat wara eżamijiet ta' kotba miftuħa u jikkonsisti f'5,957 mistoqsija xjentifika ta' livell elementari b'għażla multipla. Dawn il-mistoqsijiet huma mfassla biex jistħarrġu l-fehim ta’ 1,326 fatt ewlieni tax-xjenza u l-applikazzjoni tagħhom għal sitwazzjonijiet ġodda.
Simili għal Hellaswag, mudelli preċedenti sabu li OpenbookQA kien ta’ sfida, iżda mudelli moderni bħal GPT-4 kisbu livelli ta’ prestazzjoni kważi umani. Dan il-progress jenfasizza l-importanza li jiġu żviluppati punti ta’ referenza saħansitra aktar kumplessi u sfumati biex ikomplu jimbuttaw il-konfini tal-fehim tal-IA.
Huma Benchmarks Biżżejjed għall-Evalwazzjoni tal-Prestazzjoni tal-LLM?
Iva, filwaqt li jipprovdu approċċ standardizzat għall-evalwazzjoni tal-prestazzjoni tal-LLM, jistgħu wkoll ikunu qarrieqa. L-Organizzazzjoni tas-Sistemi tal-Mudell Kbir tgħid li benchmark LLM tajjeb għandu jkun skalabbli, kapaċi jevalwa mudelli ġodda b'numru relattivament żgħir ta 'provi, u jipprovdi ordni ta' klassifikazzjoni unika għall-mudelli kollha. Iżda, hemm raġunijiet għaliex jistgħu ma jkunux biżżejjed. Hawn huma xi wħud:
Tnixxija ta' Benchmark
Din hija laqgħa komuni, u jiġri meta d-dejta tat-taħriġ tikkoinċidi mad-dejta tat-test, u tagħmel evalwazzjoni qarrieqa. Jekk mudell ikun diġà ltaqa' ma 'xi mistoqsijiet tat-test waqt it-taħriġ, ir-riżultat tiegħu jista' ma jirriflettix b'mod preċiż il-kapaċitajiet veri tiegħu. Iżda benchmark ideali għandu jimminimizza l-memorizzazzjoni u jirrifletti xenarji tad-dinja reali.
Preġudizzju ta' Evalwazzjoni
Il-leaderboards tal-benchmark tal-LLM jintużaw biex iqabblu l-prestazzjoni tal-LLMs fuq diversi kompiti. Madankollu, li sserraħ fuq dawk il-leaderboards għat-tqabbil tal-mudelli jista 'jkun tqarraq. Bidliet sempliċi fit-testijiet ta' referenza bħall-bidla fl-ordni tal-mistoqsijiet, jistgħu jbiddlu l-klassifikazzjoni tal-mudelli sa tmien pożizzjonijiet. Ukoll, LLMs jistgħu jwettqu b'mod differenti skont il-metodi ta 'punteġġ, u jenfasizzaw l-importanza li jitqiesu l-preġudizzji tal-evalwazzjoni.
Tmiem Miftuħ
L-interazzjoni LLM fid-dinja reali tinvolvi t-tfassil ta' prompts biex tiġġenera l-outputs AI mixtieqa. L-outputs tal-LLM jiddependu fuq l-effettività tal-promps, u l-benchmarks huma mfassla biex jittestjaw l-għarfien tal-kuntest tal-LLMs. Filwaqt li l-benchmarks huma mfassla biex jittestjaw l-għarfien tal-kuntest ta' LLM, mhux dejjem jissarrfu direttament għal prestazzjoni fid-dinja reali. Pereżempju, mudell li jikseb punteġġ ta' 100% fuq sett ta' dejta ta' referenza, bħall-LSAT, ma jiggarantixxix l-istess livell ta' preċiżjoni f'applikazzjonijiet prattiċi. Dan jenfasizza l-importanza li titqies in-natura miftuħa tal-kompiti tad-dinja reali fl-evalwazzjoni tal-LLM.
Evalwazzjoni Effettiva għal LLMs Robusti
Allura, issa taf li l-benchmarks mhumiex dejjem l-aħjar għażla għaliex mhux dejjem jistgħu jiġġeneralizzaw fil-problemi kollha. Iżda, hemm modi oħra.
Benchmarks tad-dwana
Dawn huma perfetti għall-ittestjar ta 'imgieba u funzjonalitajiet speċifiċi f'xenarji speċifiċi għall-kompitu. Ejja ngħidu, jekk LLM huwa ddisinjat għal uffiċjali mediċi, is-settijiet tad-dejta miġbura minn settings mediċi jirrappreżentaw b'mod effettiv xenarji tad-dinja reali. Dawn il-benchmarks tad-dwana jistgħu jiffokaw fuq il-fehim tal-lingwa speċifika għad-dominju, il-prestazzjoni, u rekwiżiti kuntestwali uniċi. Billi tallinja l-benchmarks ma 'xenarji possibbli tad-dinja reali, tista' tiżgura li l-LLM jaħdem tajjeb b'mod ġenerali u jeċċella fil-kompiti speċifiċi li huwa maħsub għalihom. Dan jista' jgħin fl-identifikazzjoni u l-indirizzar ta' kwalunkwe lakuna jew dgħjufija fil-kapaċitajiet tal-mudell minn kmieni.
Pipeline ta 'Sejbien ta' Tnixxija tad-Data
Jekk trid li l-evalwazzjonijiet tiegħek "juri" l-integrità, li jkollok pipeline ta' referenza mingħajr tnixxija tad-dejta huwa importanti ħafna. It-tnixxija tad-dejta sseħħ meta d-dejta tal-punt ta’ referenza tiġi inkluża fil-korpus ta’ taħriġ minn qabel tal-mudell, li jirriżulta f’punteġġi ta’ prestazzjoni għolja b’mod artifiċjali. Biex jiġi evitat dan, il-parametri referenzjarji għandhom jiġu kkonversati mad-dejta tat-taħriġ minn qabel. Barra minn hekk, passi biex tiġi evitata kwalunkwe informazzjoni li rajt qabel. Dan jista' jinvolvi l-użu ta' settijiet ta' dejta proprjetarji jew ikkurati ġodda li jinżammu separati mill-pipeline tat-taħriġ tal-mudell - dan jiżgura li l-metriċi tal-prestazzjoni li tikseb jirriflettu l-kapaċità tal-mudell li jiġġeneralizza tajjeb.
Evalwazzjoni tal-Bniedem
Il-metriċi awtomatizzati waħedhom ma jistgħux jaqbdu l-ispettru sħiħ tal-prestazzjoni ta 'mudell, speċjalment fejn jidħlu aspetti sfumati u suġġettivi ħafna tal-fehim u l-ġenerazzjoni tal-lingwa. Hawnhekk, l-evalwazzjoni umana tagħti valutazzjoni ħafna aħjar:
- Kiri ta' Professjonisti li jistgħu jipprovdu evalwazzjonijiet dettaljati u affidabbli, speċjalment għal oqsma speċjalizzati.
- crowdsourcing! Pjattaformi bħall-Amazon Mechanical Turk jippermettulek tiġbor ġudizzji umani diversi malajr u għal ftit spejjeż.
- Rispons mill - Komunità: L-użu ta' pjattaformi bħall-arena tal-leaderboard tal-LMSYS, fejn l-utenti jistgħu jivvutaw u jqabblu l-mudelli, iżid saff addizzjonali ta' għarfien. L-LMSYS Chatbot Arena Hard, pereżempju, huwa partikolarment effettiv biex jenfasizza differenzi sottili bejn l-aqwa mudelli permezz ta 'interazzjonijiet diretti tal-utent u voti.
konklużjoni
Mingħajr evalwazzjoni u benchmarking, ma jkollna ebda mod kif inkunu nafu jekk il-kapaċità tal-LLMs li jimmaniġġjaw kompiti tad-dinja reali hijiex preċiża u applikabbli daqskemm naħsbu li hija. Iżda, kif għidt, il-parametri referenzjarji mhumiex mod kompletament iqarraq biex jiċċekkjaw li, jistgħu jwasslu għal lakuni fil-prestazzjoni tal-LLMs. Dan jista' wkoll inaqqas l-iżvilupp ta' LLMs li huma tassew robusti għax-xogħol.
Hekk għandu jkun f’dinja ideali. LLMs jifhmu l-mistoqsijiet tal-utent, jidentifikaw l-iżbalji fil-promps, ilestu l-kompiti kif inhu struzzjonijiet, u jiġġeneraw outputs affidabbli. Ir-riżultati huma diġà kbar iżda mhux ideali. Dan huwa fejn il-parametri referenzjarji speċifiċi għall-kompitu juru li huma utli ħafna bħall-evalwazzjoni tal-bniedem u l-iskoperta tat-tnixxija tal-parametri referenzjarji. Billi nużaw dawk, ikollna ċ-ċans li nipproduċu LLMs verament robusti.
