LLM -Benchmarks sind eine wichtige Komponente bei der Bewertung von Großsprachenmodellen (LLMs) im sich schnell entwickelnden Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Diese Benchmarks ermöglichen es Forschern und Entwicklern, systematisch zu bewerten, wie verschiedene Modelle bei verschiedenen Aufgaben abschneiden und Einblicke in ihre Stärken und Schwächen geben. Durch die Standardisierung von Bewertungsrahmen sind LLM -Benchmarks dazu beigetragen, die laufenden Fortschritte bei Modellfunktionen zu klären und gleichzeitig weitere Forschung und Entwicklung zu informieren.
Was sind LLM -Benchmarks?
LLM -Benchmarks dienen als standardisierte Bewertungsrahmen, die objektive Kriterien für die Beurteilung und Vergleich der Leistung verschiedener großer Sprachmodelle anbieten. Diese Frameworks bieten klare Metriken, mit denen verschiedene Fähigkeiten bewertet werden können, um sicherzustellen, dass die Fortschritte bei LLMs genau anerkannt und verstanden werden.
Arten von LLM -Benchmarks
LLM -Benchmarks können anhand der spezifischen Funktionen kategorisiert werden, die sie messen. Das Verständnis dieser Typen kann dazu beitragen, den richtigen Benchmark für die Bewertung eines bestimmten Modells oder einer bestimmten Aufgabe auszuwählen.
Begründung und vernünftige Benchmarks
- Hellaswag: Bewertet Commonsense -Inferenz, indem Modelle auffordern, Videounterschriften genau zu vervollständigen.
- FALLEN: Testen Sie das Leseverständnis und diskrete Argumentation durch Aufgaben wie Sortieren und Zählen basierend auf Text.
Wahrhaftigkeit und Fragen zur Beantwortung (QA) Benchmarks
- Truthfulqa: Bewertet die Fähigkeit der Modelle, wahrheitsgemäße und genaue Reaktionen zu erzeugen, und zielt darauf ab, Verzerrungen zu minimieren.
- Gpqa: Fordert Modelle mit domänenspezifischen Fragen aus Bereichen wie Biologie und Physik heraus.
- MMLU: Misst Wissen und Argumentation über verschiedene Probanden hinweg, nützlich in Null-Shot- und wenigen Szenarien.
Mathematik -Benchmarks
- GSM-8K: Bewertet grundlegende arithmetische und logische Argumentation durch Mathematikprobleme auf Klassenschulen.
- MATHE: Bewertet die Kenntnisse in einer Reihe mathematischer Konzepte, von grundlegenden Arithmetik bis hin zu fortgeschrittenem Kalkül.
Codierung von Benchmarks
- Humaneral: Testen Sie die Fähigkeiten von Modellen beim Verständnis und Generieren von Code durch Bewertung von Programmen, die aus DOCString -Eingaben entwickelt wurden.
Gesprächs- und Chatbot -Benchmarks
- Chatbot Arena: Eine interaktive Plattform, die LLMs basierend auf menschlichen Vorlieben in Dialogen bewertet.
Herausforderungen in LLM -Benchmarks
Während LLM -Benchmarks für die Modellbewertung von wesentlicher Bedeutung sind, behindern mehrere Herausforderungen ihre Wirksamkeit. Das Verständnis dieser Herausforderungen kann zukünftige Verbesserungen des Benchmark -Designs und der Nutzung leiten.
Sofortige Empfindlichkeit
Das Design und der Wortlaut von Eingabeaufforderungen können die Bewertungsmetriken erheblich beeinflussen und häufig die wahren Fähigkeiten von Modellen überschattet.
Gültigkeit konstruieren
Das Festlegen akzeptabler Antworten kann aufgrund der vielfältigen Aufgaben, die LLMs erledigen können, problematisch sein und die Bewertungen komplizieren.
Begrenzter Umfang
Bestehende Benchmarks könnten möglicherweise neue Fähigkeiten oder innovative Fähigkeiten in aufstrebenden LLMs bewerten und deren Nützlichkeit einschränken.
Standardisierungslücke
Das Fehlen von allgemein anerkannten Benchmarks kann zu Inkonsistenzen und unterschiedlichen Bewertungsergebnissen führen, was die Vergleichsanstrengungen untergräbt.
Menschliche Bewertungen
Humane Bewertungen sind zwar wertvoll, sind ressourcenintensiv und subjektiv und erschweren die Bewertung nuancierter Aufgaben wie eine abstrakte Zusammenfassung.
LLM -Benchmark -Bewerter
Um Vergleiche und Ranglisten zu erleichtern, sind mehrere Plattformen aufgetaucht, die strukturierte Bewertungen für verschiedene LLMs bereitstellen. Diese Ressourcen können Forschern und Praktikern helfen, die geeigneten Modelle für ihre Bedürfnisse zu wählen.
Offene LLM -Rangliste durch Umarmung des Gesichts
Diese Rangliste bietet ein umfassendes Ranking -System für offene LLMs und Chatbots, die eine Vielzahl von Aufgaben wie die Beantwortung der Textgenerierung und der Beantwortung von Fragen abdecken.
Big Code -Models Rangliste durch Umarmung des Gesichts
Diese Rangliste konzentriert sich speziell auf die Bewertung der Leistung mehrsprachiger Codegenerierungsmodelle gegen Benchmarks wie Humaneval.
Einfacher Eval von OpenAI
Ein leichtes Rahmen für die Durchführung von Benchmark-Bewertungen, die Modellvergleiche mit hochmodernen Gegenstücken, einschließlich Null-Shot-Bewertungen, ermöglicht.
