Os benchmarks LLM são um componente vital na avaliação de grandes modelos de linguagem (LLMs) no campo em rápida evolução do processamento de linguagem natural (PNL). Esses benchmarks permitem que pesquisadores e desenvolvedores avaliem sistematicamente como diferentes modelos executam em várias tarefas, fornecendo informações sobre seus pontos fortes e fracos. Ao padronizar as estruturas de avaliação, os benchmarks LLM ajudam a esclarecer os avanços em andamento nos recursos do modelo, informando pesquisas e desenvolvimento adicionais.
O que são benchmarks LLM?
Os benchmarks LLM servem como estruturas de avaliação padronizadas que oferecem critérios objetivos para avaliar e comparar o desempenho de vários modelos de linguagem grandes. Essas estruturas fornecem métricas claras que podem ser usadas para avaliar diferentes habilidades, ajudando a garantir que os avanços no LLMS sejam reconhecidos e compreendidos com precisão.
Tipos de benchmarks LLM
Os benchmarks LLM podem ser categorizados com base nos recursos específicos que eles medem. Compreender esses tipos pode ajudar a selecionar a referência certa para avaliar um modelo ou tarefa específica.
Raciocínio e Benchmarks
- Hellaswag: Avalia a inferência de senso comum, exigindo que os modelos completem as legendas de vídeo com precisão.
- DERRUBAR: Testes a compreensão de leitura e raciocínio discreto por meio de tarefas como classificação e contagem com base no texto.
Verdadeira e resposta a perguntas (QA) benchmarks
- Verdadeiro: Avalia a capacidade dos modelos de produzir respostas verdadeiras e precisas, com o objetivo de minimizar os vieses.
- GPQA: Desafios modelos com perguntas específicas de domínio de áreas como biologia e física.
- Mmlu: Mede o conhecimento e o raciocínio em vários assuntos, úteis em cenários de tiro zero e poucos anos.
Benchmarks de matemática
- GSM-8K: Avalia o raciocínio aritmético e lógico básico por meio de problemas matemáticos no nível da escola.
- MATEMÁTICA: Avalia a proficiência em uma série de conceitos matemáticos, da aritmética básica a cálculo avançado.
Codificação de benchmarks
- Humaneval: Testes As habilidades dos modelos na compreensão e geração de código, através da avaliação de programas desenvolvidos a partir de entradas DocString.
Conversação e benchmarks de chatbot
- Chatbot Arena: Uma plataforma interativa projetada para avaliar o LLMS com base em preferências humanas em diálogos.
Desafios em benchmarks LLM
Embora os benchmarks LLM sejam essenciais para a avaliação do modelo, vários desafios dificultam sua eficácia. Compreender esses desafios pode orientar melhorias futuras no design e uso de referência.
Sensibilidade imediata
O design e a redação das instruções podem influenciar significativamente as métricas de avaliação, muitas vezes ofuscando as verdadeiras capacidades dos modelos.
Validade de construção
O estabelecimento de respostas aceitáveis pode ser problemático devido à diversidade de tarefas que os LLMs podem lidar, complicando avaliações.
Escopo limitado
Os benchmarks existentes podem deixar de avaliar novos recursos ou habilidades inovadoras em LLMs emergentes, limitando sua utilidade.
Lacuna de padronização
A ausência de benchmarks universalmente aceitos pode levar a inconsistências e resultados variados de avaliação, minando os esforços de comparação.
Avaliações humanas
As avaliações humanas, embora valiosas, são intensivas em recursos e subjetivas, complicando a avaliação de tarefas diferenciadas, como resumo abstrato.
Avaliadores de referência LLM
Para facilitar comparações e classificações, surgiram várias plataformas, fornecendo avaliações estruturadas para vários LLMs. Esses recursos podem ajudar pesquisadores e profissionais a escolher os modelos apropriados para suas necessidades.
Tabela de classificação Open LLM abraçando o rosto
Esta tabela de classificação fornece um sistema de classificação abrangente para LLMs e chatbots abertos, cobrindo uma variedade de tarefas, como geração de texto e resposta a perguntas.
Big Code Models LeaderBond Ranking, abraçando o rosto
Essa tabela de classificação se concentra especificamente na avaliação do desempenho de modelos multilíngues de geração de código em relação a benchmarks como o Humaneval.
Evalas simples por OpenAI
Uma estrutura leve para a realização de avaliações de referência, permitindo comparações de modelos com contrapartes de última geração, incluindo avaliações de tiro zero.
