Miért fontosak az LLM benchmarkok, és hogyan alakultak az idők során?

A benchmarkok, vagyis a teljesítménymérő tesztek, kulcsszerepet játszanak az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) fejlődésében, mivel lehetőséget biztosítanak annak megítélésére, hogy egy modell mennyire képes különböző feladatok elvégzésére, a szövegértéstől kezdve a kreatív problémamegoldásig. A benchmarkok tehát nem csupán egyszerű tesztelési eszközök, hanem olyan komplex mérőszámok, amelyek az AI fejlődését irányítják, tükrözik a kutatás változó prioritásait, és segítenek megérteni, hogyan alakulnak a mesterséges intelligencia képességei.

A benchmarkok története szoros összefonódik az AI fejlődésével. Az első, jelentős mérőszám, a GLUE (General Language Understanding Evaluation) 2018-ban jelent meg. Ez az új standard a nyelvi modellek megértési képességeit mérte, például az érzelemkifejezés elemzését vagy a szöveglogikai összefüggések felismerését. Az ezt követő SuperGLUE már egy bonyolultabb, árnyaltabb szintre emelte a feladatokat, és célja az volt, hogy a BERT és hasonló modellek logikai és nyelvi megértését még magasabb szinten tesztelje.

Ezen tesztek célja, hogy valós világbeli problémákra kínáljanak megoldásokat, így nem csupán a szövegértést, hanem a modellek képesek-e kreatív módon problémákat megoldani, matematikai feladatokat végezni, sőt, kódot generálni is. Az egyre komplexebb benchmarkok, mint a BIG-Bench, amely több mint 200 feladatot tartalmaz, segítenek feltérképezni, hogy a nagyobb modellek milyen mértékben képesek átfogó, szakterületek közötti tudásra.

A szakértők számára ezek a tesztek különösen fontosak, hiszen a modellek nem csupán a nyelvi teljesítményt, hanem a társadalmi, etikai és kultúrával kapcsolatos tényezőket is figyelembe kell vegyék. Ilyen irányú próbálkozásokat találunk például a TruthfulQA benchmarkban, amely az AI által generált információk pontosságát és megbízhatóságát teszteli. Ugyanakkor az MMLU (Massive Multitask Language Understanding) célja a modellek multidiszciplináris tudásának mérésére összpontosít, több mint ötven szakterületet felölelve a természettudományoktól a társadalomtudományokig.

A benchmarkok fejlődése nemcsak a teljesítményt vizsgálja, hanem figyelembe veszi az olyan tényezőket is, mint a méltányosság, a robusztusság és a számítástechnikai hatékonyság. Erre példa a Stanford HELM (Holistic Evaluation of Language Models) rendszere, amely átfogóbb értékelést kínál, és hangsúlyozza az AI társadalmi felelősségét. A HELM benchmark tehát nemcsak a technikai szempontokat mérlegeli, hanem azt is, hogy a modellek mennyire képesek figyelembe venni a társadalmi és etikai normákat.

A benchmarkok hatékonyságát azonban folyamatosan új kihívások tesztelik. Az egyik legnagyobb probléma, amellyel a közösség szembesül, a tesztadatok szennyeződése, azaz amikor a tesztkérdések egyes modellképzések során "visszajutnak" az újabb modellek tanulási folyamatába. Ez komolyan torzíthatja a benchmarkok eredményeit, hiszen így a modellek nem valós környezetben történő tesztelésekor jelentkező problémákkal találkoznak. Ezen problémák kiküszöbölésére jöttek létre a LiveBench típusú rendszerek, amelyek folyamatosan frissítik a tesztadatokat, és biztosítják azok tisztaságát, elkerülve ezzel a szennyeződés és az értékelési torzítások hatását.

A benchmarkok célja tehát nemcsak a modellek technikai szintjének értékelése, hanem a mesterséges intelligencia fejlődésének irányítása is. Az olyan platformok, mint a HuggingFace Open LLM Leaderboard, amely a nyílt forráskódú közösség munkáját segíti elő, biztosítják a kutatók számára, hogy a modelleket bárki tesztelheti, és az eredmények reprodukálhatóak. Ez a hozzáférhetőség és átláthatóság elősegíti az innovációt, és lehetőséget ad arra, hogy a különböző közösségek hozzájáruljanak a fejlődéshez.

Az LLM benchmarkok tehát nemcsak tesztek és rangsorok, hanem eszközök, amelyek segítenek a mesterséges intelligencia társadalmi szerepének formálásában, biztosítva, hogy az új modellek ne csupán a tudományos, hanem az etikai és gyakorlati kihívásoknak is megfeleljenek.

Hogyan mérjük egy LLM alapú alkalmazás hatékonyságát és környezeti hatását?

A gazdasági hatékonyság az egyik kulcsfontosságú tényező, amely meghatározza egy LLMBA (nagy nyelvi modellek alapú alkalmazás) teljesítményét, mivel az energiatakarékos működés gyakran csökkenti mind a környezeti hatásokat, mind az üzemeltetési költségeket. Az olyan környezetvédelmi előírások betartása, mint az egyre szigorodó szén-dioxid kibocsátásra vonatkozó jelentési követelmények, energiahatékonysági normák és környezetvédelmi politikák, amelyek a technológiai működéseket irányítják, alapvető fontosságúvá vált. A szén-dioxid kibocsátás mérése alapos rendszerszintű értékelést igényel, amely figyelembe veszi az energiafogyasztás mintáit és a környezeti hatékonyságot a LLMBA minden aspektusában, beleértve a technológiai alkalmazásokat és az üzemeltetést.

A felhasználói kérésekhez szükséges energiafogyasztás mérésével az egyes interakciók számítási erőforrásait és az ezzel járó szén-dioxid lábnyomot lehet meghatározni, lehetővé téve a válaszgenerálás és az erőforrás-elosztás optimalizálását. A modellek méretének és komplexitásának hatása kulcsfontosságú az energiafogyasztás és a kibocsátás vizsgálatában, mivel az architektúra, a paraméterek száma és a számítási igények mind befolyásolják az általános energiafelhasználást. A kérés-visszaigazolás hatékonyságának tesztelése azt vizsgálja, hogy a rendszer milyen jól képes újrahasznosítani a korábbi számításokat és válaszokat, ezáltal csökkentve a szükségtelen feldolgozást és energiafelhasználást, és ezzel költséghatékony működést biztosítva, ami előnyös a vállalkozások számára.

Végül, az inferencia optimalizálásának stratégiái, mint a modellek tömörítése, kvantálása és csonkítása, olyan technikák, amelyek csökkenthetik a számítási követelményeket és a kapcsolódó szén-dioxid kibocsátásokat, miközben fenntartják az elfogadható teljesítmény szintet.

Az LLMBA értékelési keretrendszerének megtervezése fontos kihívásokat vet fel, különösen az alkalmazás céljától és az üzleti igényektől függően. Az LLM alkalmazások értékelésére vonatkozó keretrendszer kialakítása során a legfontosabb kérdések közé tartozik, hogy hogyan mérjük a sikeres teljesítményt, hogyan érhetjük el az optimális működést, és hogyan biztosíthatjuk az egyes alkalmazások megfelelő összehasonlítását és rangsorolását. Az értékelés alapvető komponensei közé tartozik a bemeneti adathalmaz (példák), az alkalmazás, az értékelő, a pontozási rendszer és a rangsor.

A bemeneti adatokat minden esetben gondosan kell kiválasztani, hogy biztosítsuk, hogy az összes fontos használati esetet lefedjük, valamint hogy a tesztkészlet reprezentálja a valós világ különböző forgatókönyveit, elkerülve a torzítottságot. Az alkalmazások konfigurálása és a különböző változatok tesztelése elengedhetetlen a legjobb eredmény eléréséhez, miközben figyelembe kell venni a konkrét üzleti igényeket is. A sikeres értékeléshez objektív és szubjektív szempontok egyaránt szükségesek, ezért az értékelési kritériumok meghatározása és azok megfelelő súlyozása kulcsfontosságú.

A szubjektív értékelés elkerülésére az objektív metrikák alkalmazása elengedhetetlen. A metrikák két fő típusra oszthatók: intrinzikus és extrinzikus. Az intrinzikus metrikák a modell alapvető teljesítményére összpontosítanak, míg az extrinzikus metrikák a modell alkalmazásának külső hatásait, mint például az üzleti célok elérését és a környezeti hatásokat vizsgálják. A metrikák a rendszer működésének objektivizálására szolgálnak, és mivel a LLM rendszerek nem-determinista természetűek, mindig kompromisszumokat kell kötni a különböző teljesítménymutatók között.

A tesztelés során az üzleti célok és a technológiai alkalmazások közötti összhangot kell figyelembe venni. Minden paraméternek – legyen az az alkalmazás konfigurációja, a bemeneti adatok típusa, vagy a tesztelési környezet – pontosan illeszkednie kell az üzleti igényekhez és célokhoz. A legfontosabb, hogy az értékelési keretrendszer folyamatosan fejlődjön, alkalmazkodjon a változó igényekhez és biztosítson valódi, hasznos betekintést az alkalmazások hatékonyságába és eredményességébe.

Hogyan végezzünk minőségértékelést nagyméretű nyelvi modellekkel anélkül, hogy finomhangolnánk őket?

A nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) képességei az utóbbi években rendkívüli mértékben fejlődtek, különösen a szövegek generálása és értékelése terén. Az LLM-eket többféle módon lehet használni a szöveg minőségi értékelésére, anélkül hogy speciális finomhangolásra lenne szükség. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan alkalmazhatóak az LLM-ek a szövegek értékelésére, a különböző módszerek és a legjobb gyakorlatok figyelembevételével.

Az értékelés egyik alapvető megközelítése az, hogy "prompt-alapú" módszereket alkalmazunk. Ilyenkor a LLM-eket olyan bemenetekkel látjuk el, amelyek utasítják őket, hogy értékeljék egy generált szöveg minőségét anélkül, hogy a modellt finomhangolnánk. Az értékelés különböző formákat ölthet:

• Pontszám alapú értékelés: Az LLM-ek numerikus pontszámokat rendelnek a generált szöveghez.

• Valószínűség alapú értékelés: Az értékelés a generált szöveghez rendelt valószínűségi értékeken alapul.

• Likert skála: A szövegek minősége különböző szinteken van értékelve, például egy 1-5 közötti skálán.

• Páros összehasonlítás: Két szöveg közvetlen összehasonlítása.

• Ensemble módszerek: Több LLM-t használnak együtt az értékeléshez.

A tuning-alapú értékelés egy másik módszer, amikor az LLM-eket kifejezetten értékelési feladatokra finomhangolják. Ez költséghatékonyabb lehet, mint a folyamatos API hívások használata, és lehetővé teszi a domain-specifikus alkalmazásokhoz való alkalmazkodást. A választott módszertől függetlenül az LLM-bírálók alkalmazásának általános folyamata az alábbi lépésekből áll:

1. Értékelési kritériumok meghatározása: A fontos szempontok, mint például a relevancia, koherencia, pontosság és folyamatosság világos definiálása.

2. Promptok előkészítése: Olyan promptok kialakítása, amelyek segítik az LLM-et abban, hogy az értékelési kritériumok alapján értékelje a tartalmat.

3. Referencia adatok meghatározása: Különböző referenciaadatok alkalmazása, amelyek segítenek az értékelési alapok meghatározásában.

4. Értékelések futtatása: Az LLM-bíráló modell segítségével az eredmények pontozása. Érdemes olyan modellt alkalmazni, amely nagyobb és erősebb képességekkel rendelkezik a finomabb értékeléshez.

5. Eredmények összegzése és elemzése: Az eredmények értelmezése és a további alkalmazások finomítása.

A hagyományos mérőszámokkal összehasonlítva az LLM-bíráló modellek fejlettebb értékelési keretet kínálnak, mivel képesek a természetes nyelvi kritériumok alapján értékelni. Míg a statisztikai mutatók jellemzően a szöveg objektív mérésére koncentrálnak, az LLM-bírálók kiválóan alkalmasak a szubjektív minőségi szempontok, mint a kreativitás, a narratív áramlás vagy a kontextuális relevancia mérésére – olyan szempontokra, amelyek szorosabban kapcsolódnak az emberi ítélkezéshez.

Az egyik fontos tényező, amelyet figyelembe kell venni, hogy a promptok megtervezése kulcsfontosságú annak érdekében, hogy a modell pontosan értelmezze és végrehajtsa az értékelési kritériumokat. A prompt engineering tehát az a művészet, hogy a bemenetek megalkotásával olyan válaszokat érjünk el, amelyek a kívánt eredményeket biztosítják. Ennek érdekében elengedhetetlen, hogy a következő legjobb gyakorlatokat alkalmazzuk a bíráló LLM-ek megtervezésében:

• Használjunk diszkrét skálákat (például 1-5), ne pedig folytonos tartományokat.

• Tegyük világossá a rubrikákat, amelyek meghatározzák, hogy mit jelent egy-egy pontszám.

• Amennyiben elérhetők, adjunk meg referencia válaszokat, hogy alapot adjanak az értékeléshez.

• A bonyolultabb ítéleteket osszuk fel specifikus értékelési kritériumokra.

Továbbá, a prompt engineering segíthet abban, hogy az értékelési keret értelmezhetőbb legyen, mivel:

• Elősegíti a magyarázatok és indoklások kérését a pontszámokhoz, így növelve az átláthatóságot.

• Az értékelés legyen holisztikus, figyelembe véve több dimenziót, mint például a koherencia, relevancia és folyamatosság.

Fontos megjegyezni, hogy az LLM válaszainak generálásakor a sorrend kulcsfontosságú. Az eredmények jelentősen eltérhetnek attól függően, hogy a bíráló LLM először pontot ad-e, majd indokolja, vagy éppen fordítva. Ajánlott a „Gondolkodj, mielőtt beszélsz” stratégia alkalmazása, ahol először a pontszám indoklása, majd a tényleges pontszám kerül meghatározásra, hogy javuljanak az értékelési eredmények.

A fentiekben bemutattunk egy példát arra, hogyan lehet az LLM-et alkalmazni egy olyan automatikus értékelő rendszerben, amely 10-K típusú összefoglalókat generál. A példában szereplő kód bemutatja, hogyan integrálhatók az adatellenőrzési struktúrák és a természetes nyelvi értékelés egy erős automatizált értékelési rendszerbe.

A LLM-bírálók alkalmazásának gyakorlati megvalósításával kapcsolatban a legfontosabb szempontok közé tartozik a helyes promptok kialakítása, az értékelési szempontok pontos meghatározása és a szisztematikus eredmény-elemzés. A megfelelően tervezett LLM-alapú értékelési rendszerek nem csupán gyorsabbak, hanem képesek olyan finomabb és szubjektívebb elemzésre is, amelyet a hagyományos statisztikai módszerek nem biztosítanak.