Znaki porównawcze LLM są istotnym elementem oceny dużych modeli językowych (LLM) w szybko rozwijającym się dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP). Te testy porównawcze pozwalają badaczom i programistom systematycznie oceniać, w jaki sposób różne modele działają w różnych zadaniach, zapewniając wgląd w ich mocne i słabe strony. Standaryzując ramy oceny, odniesienia LLM pomagają wyjaśnić bieżące postępy w możliwościach modeli, jednocześnie informując o dalszych badaniach i rozwoju.
Co to są llm Benchmarks?
LLM Benchmarks służą jako znormalizowane ramy oceny, które oferują obiektywne kryteria oceny i porównania wydajności różnych modeli dużych języków. Ramy te zapewniają jasne wskaźniki, które można wykorzystać do oceny różnych umiejętności, pomagając zapewnić, że postępy w LLM są dokładnie rozpoznawane i zrozumiane.
Rodzaje testów porównawczych LLM
Znaki porównawcze LLM można podzielić na kategorie na podstawie określonych możliwości, które mierzą. Zrozumienie tych typów może pomóc w wybraniu odpowiedniego punktu odniesienia do oceny określonego modelu lub zadania.
Rozumowanie i smaczne testy porównawcze
- Hellaswag: Ocena wnioskowania o zdrowym oświadczeniu, wymagając modeli do dokładnego uzupełnienia podpisów wideo.
- UPUSZCZAĆ: Testuje czytanie ze zrozumieniem i dyskretne rozumowanie poprzez zadania, takie jak sortowanie i liczenie na podstawie tekstu.
Prawidłowość i odpowiedztwo na pytania (QA)
- Prawdomówny: Ocena zdolność modeli do tworzenia prawdziwych i dokładnych reakcji, mającą na celu zminimalizowanie uprzedzeń.
- GPQA: Wyzwanie modele z pytaniami dotyczącymi domeny z obszarów takich jak biologia i fizyka.
- MMLU: Mierzy wiedzę i rozumowanie w różnych tematach, przydatne w scenariuszach zerowych i kilku strzałów.
Math Benchmarks
- GSM-8K: Ocena podstawowego rozumowania arytmetycznego i logicznego poprzez problemy matematyczne na poziomie klasy klasy.
- Matematyka: Ocenia biegłość w różnych koncepcjach matematycznych, od podstawowej arytmetyki po zaawansowany rachunek.
Kodowanie testów porównawczych
- Humaneval: Testuje zdolności modeli w rozumieniu i generowaniu kodu poprzez ocenę programów opracowanych na podstawie danych wejściowych DocString.
Współczynniki rozmów i chatbotów
- Chatbot Arena: Interaktywna platforma zaprojektowana do oceny LLM na podstawie ludzkich preferencji w dialogach.
Wyzwania w testach testowych LLM
Podczas gdy odniesienia LLM są niezbędne do oceny modelu, kilka wyzwań utrudnia ich skuteczność. Zrozumienie tych wyzwań może prowadzić do przyszłych ulepszeń projektowania i użycia odniesienia.
Szybka wrażliwość
Projektowanie i sformułowanie podpowiedzi może znacząco wpłynąć na wskaźniki oceny, często przyćmianie prawdziwych możliwości modeli.
Konstruować ważność
Ustanowienie akceptowalnych odpowiedzi może być problematyczne ze względu na różnorodny zakres zadań, z którymi LLM mogą obsługiwać, komplikując oceny.
Ograniczony zakres
Istniejące punkty odniesienia mogą nie ocenić nowych możliwości lub innowacyjnych umiejętności w pojawiających się LLM, ograniczając ich użyteczność.
Luka standaryzacyjna
Brak powszechnie akceptowanych testów porównawczych może prowadzić do niespójności i różnorodnych wyników oceny, podważając wysiłki porównawcze.
Oceny ludzkie
Oceny ludzkie, choć cenne, są wymagającymi zasobami i subiektywnymi, komplikując ocenę dopracowanych zadań, takich jak abstrakcyjna podsumowanie.
Ewaluatorzy testu porównawczego LLM
Aby ułatwić porównania i rankingi, pojawiło się kilka platform, zapewniając ustrukturyzowane oceny dla różnych LLM. Zasoby te mogą pomóc badaczom i praktykom w wyborze odpowiednich modeli dla ich potrzeb.
Otwórz tablicę liderów LLM, przytulając twarz
Ta tablica liderów zapewnia kompleksowy system rankingu otwartych LLM i chatbotów, obejmujący różnorodne zadania, takie jak generowanie tekstu i odpowiadanie na pytania.
Big Code modele tablica liderów przez przytulanie twarzy
Ta tablica liderowa koncentruje się w szczególności na ocenie wydajności wielojęzycznych modeli generowania kodu w stosunku do testów porównawczych, takich jak Humaneval.
Proste oceny Openai
Lekkie ramy przeprowadzania ocen porównawczych, umożliwiające porównania modeli z najnowocześniejszymi odpowiednikami, w tym ocen zerowej strzału.
