5 подходов к оценке больших языковых моделей

Быстрый рост больших языковых моделей (LLM) открывает потенциал революционных изменений в области искусственного интеллекта (ИИ). Точная оценка LLM становится критически важной как для предприятий, так и для исследователей. В мире, где существует множество вариаций LLM, выбор наиболее подходящей модели для каждого приложения становится жизненно важным. Кроме того, успешность процесса тонкой настройки моделей зависит от точных измерений их производительности. В этой статье мы рассмотрим пять основных методов оценки LLM, изучим их применение и предложим решения для смягчения возникающих проблем и улучшения оценки их эффективности.

Применение оценки эффективности LLM

• Оценка эффективности. Для предприятий, стремящихся выбрать модели генеративного искусственного интеллекта, оценка эффективности различных больших языковых моделей (LLM) играет ключевую роль. При выборе подходящей модели важно учитывать такие метрики, как точность, беглость, связность и релевантность предмета. Они позволяют оценить насколько хорошо эти модели генерируют текст и отвечают на вводимые данные.
• Сравнение моделей. Сравнение моделей играет важную роль для точно настроенных больших языковых моделей (LLM), адаптированных к конкретным отраслевым задачам. Оно позволяет отслеживать прогресс и определить наиболее подходящую модель для конкретного приложения.
• Обнаружение смещения и смягчение. Обнаружение смещения и его смягчение - важные аспекты для больших языковых моделей (LLM), так как они часто наследуют систематические ошибки из обучающих данных. Комплексная система оценки позволяет выявлять и измерять погрешности в выходных данных модели, что позволяет исследователям разрабатывать стратегии обнаружения и устранения этих ошибок.
• Удовлетворенность и доверие пользователей. Удовлетворенность и доверие пользователей - ключевые аспекты при оценке генеративных языковых моделей. Чтобы эти модели соответствовали ожиданиям пользователей и вызывали доверие, необходимо учитывать такие факторы, как релевантность, согласованность и разнообразие генерируемых ответов при их оценке.

Этапы сравнительного анализа для комплексной оценки больших языковых моделей (LLM):

• Выбор бенчмарков. Выбираются разнообразные задачи для бенчмаркинга, охватывающие различные языковые вызовы и реалии. Эти бенчмарки должны быть репрезентативными для реальных сценариев и охватывать разнообразные области и лингвистические сложности.
• Подготовка наборов данных. Куратируются наборы данных для каждой задачи, включая обучающие, проверочные и тестовые выборки. Важно, чтобы наборы данных были достаточно большими, чтобы учесть разнообразие в использовании языка, доменные особенности и потенциальные предвзятости. Тщательное формирование данных необходимо для обеспечения высокого качества и отсутствия предвзятости при оценке.
• Обучение и настройка моделей. LLM обучаются и настраиваются на бенчмарковых наборах данных с помощью соответствующих методологий. Типичный подход включает предварительное обучение на больших текстовых корпусах, таких как Common Crawl или Wikipedia, а затем настройку моделей на задачеспецифичных бенчмарковых наборах данных. Модели могут включать различные вариации, такие как архитектуры на основе трансформеров, различные размеры или альтернативные стратегии обучения.
• Оценка моделей. Обученные или настроенные LLM оцениваются на бенчмарковых задачах с помощью заранее определенных метрик. Производительность моделей измеряется на основе их способности генерировать точные, связные и контекстуально соответствующие ответы для каждой задачи. Результаты оценки предоставляют информацию о сильных и слабых сторонах моделей и их относительной производительности.
• Сравнительный анализ. Результаты оценки анализируются для сравнения производительности различных LLM на каждой бенчмарковой задаче. Модели ранжируются на основе общей производительности или задачеспецифических метрик. Сравнительный анализ позволяет исследователям и практикам выявить передовые модели, отслеживать прогресс со временем и понимать относительные преимущества различных моделей для конкретных задач.

Пять часто используемых методов оценки производительности больших языковых моделей (LLM)

• Перплексия (Perplexity, перевод Недоумение). Перплексия - распространенная метрика для оценки производительности языковых моделей. Она измеряет, насколько хорошо модель предсказывает последовательность текста. Меньшее значение перплексии указывает на лучшую производительность модели.
• Человеческая оценка (Human Evaluation). Метод включает участие людей-оценщиков, которые оценивают качество вывода модели на основе различных критериев, таких как: Релевантность (Relevance), Плавность (Fluency), Связность (Coherence), Общее качество (Overall Quality)
• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), Метрика, часто используемая для оценки качества машинного перевода. Она сравнивает генерируемый вывод с одним или несколькими эталонными переводами и измеряет их сходство. Более высокий показатель BLEU указывает на более высокое качество перевода.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation). Набор метрик, используемых для оценки качества суммаризации текста. ROUGE сравнивает генерируемое краткое изложение с одним или несколькими эталонными суммаризациями и вычисляет точность, полноту и F1-меру. Показатели ROUGE дают представление о способности модели генерировать хорошие краткие изложения.
• Метрики разнообразия (Diversity Metrics). Методы оценки, которые измеряют уникальность и разнообразие генерируемых ответов. Это включает анализ метрик разнообразия n-граммов или измерение семантической схожести между ответами. Высокие показатели разнообразия указывают на более разнообразные и уникальные ответы.

Эти методы позволяют оценивать различные аспекты производительности LLM и помогают исследователям и разработчикам выбирать наиболее подходящие модели для своих задач.

Общие проблемы с существующими методами оценки LLM

Существуют несколько общих проблем с существующими методами оценки больших языковых моделей (LLM):

• Чрезмерная зависимость от перплексии. Перплексия - распространенная метрика, но она не учитывает аспекты, такие как связность, релевантность или понимание контекста, что делает ее недостаточной для всесторонней оценки качества моделей.
• Субъективность в человеческой оценке. Оценка, проводимая людьми, может быть субъективной и подвержена предвзятости. Разные оценщики могут иметь разные мнения, что усложняет достижение однозначного результата.
• Ограниченные наборы данных для оценки. Некоторые методы, такие как BLEU или ROUGE, требуют наличия эталонных данных для сравнения. Получение высококачественных эталонных данных может быть сложной задачей, особенно для задач с множеством возможных правильных ответов.
• Отсутствие метрик разнообразия. Существующие методы оценки часто не учитывают разнообразие и уникальность генерируемых ответов, что может быть критичным для некоторых приложений.
• Ограниченное обобщение на реальные сценарии. Многие методы оценки основаны на контролируемых бенчмарках, которые могут не полностью отражать сложности и многообразие реальных сценариев, в которых используются LLM.
• Уязвимость к атакам. LLM могут быть подвержены атакам, таким как манипуляция с предсказаниями модели или загрязнение данных, но существующие методы оценки часто не учитывают такие уязвимости.

Решение этих проблем является активной областью исследований, и ученые работают над разработкой более точных и всесторонних методов оценки LLM.

Лучшие практики преодоления проблем в оценке LLM

Для преодоления проблем в оценке больших языковых моделей (LLM) рекомендуется следовать следующим лучшим практикам:

• Использование множества метрик. Вместо ограничения оценки только перплексией, лучше использовать разнообразие метрик, которые учитывают различные аспекты производительности модели, такие как точность, связность, релевантность, разнообразие и т.д. Это обеспечивает более всестороннюю и сбалансированную оценку.
• Улучшение человеческой оценки. Для снижения субъективности в человеческой оценке следует использовать четкие руководства и стандартизированные критерии для оценщиков. Можно также привлечь несколько оценщиков и провести проверку надежности между оценщиками, чтобы уменьшить предвзятость.
• Создание разнообразных наборов данных. Для методов, требующих эталонных данных, следует стремиться к созданию разнообразных наборов данных, которые учитывают различные контексты и варианты правильных ответов. Это поможет сделать оценку более реалистичной и обобщаемой.
• Внедрение метрик разнообразия. Важно включать метрики разнообразия в оценку LLM, чтобы убедиться, что модель способна генерировать уникальные и разнообразные ответы. Это особенно важно для приложений, где разнообразие ответов играет критическую роль.
• Использование реальных данных. При оценке LLM целесообразно использовать реальные данные и задачи, которые отражают реальные сценарии использования. Это поможет улучшить обобщение моделей на реальные задачи и контексты.
• Учет уязвимостей и атак. Необходимо учитывать возможные уязвимости LLM, такие как атаки или манипуляции, и разрабатывать методы оценки, которые помогают обнаруживать и смягчать такие уязвимости.

Следуя этим лучшим практикам, исследователи и практики смогут получить более надежную и всестороннюю оценку производительности LLM и преодолеть некоторые из существующих проблем в оценке этих моделей.

Открытые рейтинги и бенчмарки

Существует несколько рейтингов и бенчмарков, которые помогают оценить производительность больших языковых моделей (LLM) и сравнить их возможности. Некоторые из них включают:

Рейтинг ChatBot Arena

ChatBot Arena - это платформа для сравнения различных чат-ботов и языковых моделей на основе их производительности в выполнении различных задач общения с пользователем. Этот рейтинг предоставляет обзор различных чат-ботов и моделей, а также их результатов в различных тестовых сценариях.

Рейтинг Hugging Face

Hugging Face - это платформа, которая предоставляет доступ к различным языковым моделям и библиотекам для работы с ними. На этой платформе пользователи могут оценить производительность различных LLM, получить доступ к их предобученным вариантам и настроить их для конкретных задач.

Рейтинг SuperGlue

SuperGlue - это набор задач, предназначенных для оценки общих способностей и обобщающей способности LLM. Рейтинг SuperGlue предоставляет метрики оценки производительности моделей на сложных и разнообразных задачах, что позволяет исследователям и практикам сравнивать их эффективность.

Набор задач BigBench

Также стоит обратить внимание на BigBench - обширный набор из 204 задач, разработанных для тестирования возможностей больших языковых моделей. Этот набор задач был создан совместными усилиями 444 авторов из 132 институтов и представляет собой важный ресурс для проверки и сравнения LLM на различных сложных задачах.