Необходимость многообразных метрик для оценки LLM

Зачем нужны разные метрики для оценки генеративных моделей?

Оценка генеративных моделей, таких как LLM, требует применения разнообразных метрик, поскольку ни один универсальный тест не способен в полной мере отразить все аспекты "интеллекта" модели. Для качественной оценки необходимо использовать как стандартные образовательные тесты, так и специализированные бенчмарки, адаптированные для LLM. Эти метрики помогают не только в измерении когнитивных способностей модели, но и в ее способности справляться с вопросами, требующими здравого смысла или понимания контекста. Важно учитывать, что такие модели не обладают внутренним представлением о мире, поэтому оценка их умения решать задачи может быть затруднена. Следовательно, необходимо создание кастомизированных бенчмарков, ориентированных на конкретные действия и знания, соответствующие требованиям бизнеса. Только так можно получить всестороннюю картину эффективности модели и её дальнейших возможностей в реальных сценариях.

Какие существуют бенчмарки?

Существует множество бенчмарков, которые используются для оценки качества работы LLM (Large Language Models). Эти бенчмарки представляют собой набор вопросов из определённых областей знаний, на которые модель должна дать ответы. Автоматизированная система проверки позволяет быстро определить, насколько "умной" является модель, сравнивая её результаты с известными нормами.

Одним из самых популярных бенчмарков является MMLU (Massive Multitask Language Understanding), который включает в себя 16 000 вопросов на 57 различных тем, охватывая широкий спектр знаний — от математики до юриспруденции. Другие известные примеры включают GSM8K, который фокусируется на математических задачах, и HumanEval, применяемый для оценки навыков программирования. Эти инструменты позволяют разработчикам не только тестировать, но и отслеживать прогресс LLM, хотя стоит учитывать, что использование одних только бенчмарков не даёт полного представления о реальных возможностях модели.

Почему нельзя полагаться только на бенчмарки?

Бенчмарки представляют собой мощный инструмент для оценки качества LLM, но полагаться на них как на единственный источник информации о модели опасно. Основная проблема заключается в «утечках данных» — ситуации, когда модель обучается на данных, которые затем используются в тестах. Это может привести к завышенным показателям, поскольку результаты будут отражать не истинные способности модели, а ее предварительное знакомство с вопросами. Даже случайное упоминание данных из тестов в интернете может искажать результаты, создавая иллюзию объективности. Чтобы минимизировать такие риски, Яндекс внедряет специальные процедуры очистки данных, отсекая фрагменты, которые могут привести к загрязнению результатов. Это включает в себя регулярный мониторинг данных, используемых для претрейнинга, и идентификацию схожих текстов, чтобы гарантировать, что модель не получает «дополнительные подсказки» при тестировании.

Альтернативы статическим бенчмаркам

Система Chatbot Arena представляет собой интересную альтернативу статическим бенчмаркам, позволяя пользователям голосовать за лучшие ответы моделей в слепом формате. Это взаимодействие дает возможность учитывать мнение реальных пользователей и их предпочтения, что может улучшить понимание практической полезности каждой модели. Тем не менее, в этом подходе присутствуют определённые нюансы. Во-первых, тематическое смещение: пользователи, как правило, интересуются IT-вопросами, из-за чего другие области могут оставаться недооценёнными. Во-вторых, стиль ответа играет значительную роль в восприятии результатов, так как людям нередко нравятся более объемные и структурированные ответы даже при наличии в них ошибок. Чтобы решить эти проблемы, внедрение независимой разметки может стать эффективным решением. Она позволяет привлекать экспертов, которые оценивают ответы моделей по объективным критериям, минимизируя влияние субъективных предпочтений пользователей и обеспечивая качественную и всеобъемлющую оценку.

AI-тренеры как новый метод оценки

Яндекс внедрил концепцию AI-тренеров — экспертов в различных областях, которые обеспечивают более качественную оценку моделей, чем традиционные подходы. Нанимая таких специалистов, компания стремится улучшить точность и надежность разметки ответов LLM. AI-тренеры проходят строгий отбор, включая разработанные тесты, в которых оцениваются их навыки фактчекинга и общее понимание сложных тем. Этот подход позволяет более точно контролировать разнообразие и сложность задач, что критически важно для качественной оценки. Например, тренеры могут создавать «корзинки» заданий, учитывающие всю спектр бизнес-задач и тем, что обеспечивает репрезентативность разметки. Хотя использование AI-тренеров требует значительных затрат, это инвестиция, которая возмещается благодаря получению более точных и актуальных результатов, отражающих реальные ожидания пользователей от модели.

Проблемы LLM-as-a-Judge

Использование LLM в качестве судей имеет свои экономические преимущества, но не лишено серьезных недостатков. Во-первых, модели часто проявляют предвзятость, что может исказить результаты оценки: они склонны предпочитают ответы, схожие с теми, на которых сами обучались, что ведет к "нарциссической предвзятости". Во-вторых, важным аспектом является ограниченная способность LLM к детальному фактчекингу. Несмотря на высокую уверенность в своих ответах, модели могут ошибаться, что делает их оценки потенциально поверхностными или вводящими в заблуждение. Это создает риск неверной интерпретации оценок, так как уверенность модели не гарантирует точности. Таким образом, хотя использование LLM для оценки может обеспечить быстрые и экономичные результаты, такая методология требует осторожности и дальнейшей проверки, чтобы избежать возможных искажений и повысить уровень достоверности оценок.

Заключение

Универсального решения для оценки моделей LLM действительно не существует, и это связано с многогранностью задач, которые эти модели решают. Комбинирование различных методов оценки становится необходимым шагом для достижения максимально точных результатов. Начальная оценка на популярных бенчмарках позволяет быстро установить базовые характеристики модели, однако этого недостаточно для отражения ее настоящих возможностей в контексте реальных бизнес-задач.

Использование экспертной разметки помогает глубже понять, как модель реагирует на разнообразные запросы и задачи, которые могут возникнуть в практике. Это также дает возможность выявить ее сильные и слабые стороны, адаптируя модель под конкретные требования. Такой многослойный подход, основанный на проверке через бенчмарки и экспертное мнение, способствует более точному и качественному улучшению генеративных моделей, позволяя им не только решать стандартизированные задачи, но и эффективно функционировать в сложных и динамичных условиях реального мира.