Hoe Benchmarking de Prestaties van Taalmodellen Vormt: Een Blik op de Geschiedenis en Heden

Benchmarking voor Language Learning Models (LLMs) is een essentieel instrument geworden voor het evalueren van kunstmatige intelligentie in zijn verschillende vormen en toepassingen. Het biedt een gestandaardiseerde manier om de prestaties van modellen te meten en geeft inzicht in hun capaciteiten om een breed scala aan taken uit te voeren, van tekstgeneratie en probleemoplossing tot culturele gevoeligheid en eerlijke besluitvorming. Het proces heeft zich sinds de eerste introductie van benchmarks in 2018 voortdurend ontwikkeld en heeft zich uitgebreid naar complexere en meer gediversifieerde evaluaties.

Met de vooruitgang in kunstmatige intelligentie kwamen er bredere en meer diverse benchmarks die verder gingen dan basale taalverwerking. BIG-Bench, bijvoorbeeld, introduceerde meer dan 200 taken, variërend van rekenkunde en logica tot creatieve probleemoplossing. Deze benchmark benadrukte de opkomst van "emergente capaciteiten" in grotere modellen en bood waardevolle inzichten in hoe schaal en complexiteit de prestaties beïnvloeden. Gelijktijdig werden benchmarks zoals TruthfulQA ontwikkeld, die zich richtten op de belangrijke taak van het waarheidsgetrouw leveren van informatie. In een wereld waar AI steeds vaker wordt geraadpleegd voor feitelijke inhoud, werd de nadruk gelegd op het voorkomen van misleidende informatie.

In 2021 werd MMLU (Massive Multitask Language Understanding) gelanceerd, een benchmark die de kennis van modellen op 57 verschillende onderwerpen testte, variërend van de natuurwetenschappen tot de sociale wetenschappen. Dit markeerde een significante stap voorwaarts in de breedte van de evaluatie. Eveneens in 2021 richtte de Stanford HELM (Holistic Evaluation of Language Models) zich niet alleen op de technische nauwkeurigheid van modellen, maar integreerde het ook factoren zoals eerlijkheid, robuustheid en efficiëntie, wat de maatschappelijke bezorgdheid rondom AI weerspiegelde.

In latere jaren werden er meer gespecialiseerde benchmarks geïntroduceerd, zoals HumanEval (2021), die zich richtte op domeinspecifieke taken zoals het genereren van programmeercode, en LMSYS (2023), die het gebruik van converserende AI in meer dynamische contexten onderzocht, zoals bij chatbots en virtuele assistenten. LMSYS introduceerde een directe evaluatie via meerlagige gesprekken, waarbij de focus lag op coherentie, contextueel begrip en gebruikerstevredenheid.

De oprichting van de HuggingFace Open LLM Leaderboard stelde onderzoekers in staat om verschillende LLMs te evalueren op basis van open-source data. Dit systeem stelde de wetenschappelijke gemeenschap in staat om gemakkelijk reproduceerbare en transparante evaluaties uit te voeren, waardoor het voor zowel academici als industrieprofessionals een waardevolle bron werd. Het model werd verder verbeterd met de Chatbot Arena, die directe vergelijkingen van modellen in live gesprekken mogelijk maakte. Deze methode gaf gedetailleerde, kwalitatieve inzichten in de werkelijke prestaties van de modellen in een interactief kader.

In 2023 werd Global-MMLU gelanceerd, een verbetering van MMLU die nu evaluaties biedt in 42 talen. Dit gaf niet alleen een beter inzicht in de prestaties van LLMs over verschillende talen en culturen, maar legde ook bloot hoe vaak bepaalde benchmarks westerse perspectieven bevoordelen. Het dataset onderscheidt tussen ‘Cultureel Agnostische’ en ‘Cultureel Sensitieve’ vragen, wat helpt bij het identificeren van de culturele beperkingen van taalmodellen.

Echter, het succes van deze benchmarks wordt nog steeds belemmerd door het probleem van testsetvervuiling: wanneer trainingsdata per ongeluk deel uitmaakt van de testset, wordt de validiteit van de evaluatie ondermijnd. Een nieuwe oplossing werd voorgesteld met LiveBench, een benchmark die voortdurend wordt geüpdatet met nieuwe, uitdagende taken om te voorkomen dat eerdere modellen toegang krijgen tot verouderde testdata. LiveBench heeft zich bewezen als een waardevol hulpmiddel voor het verkrijgen van eerlijke en nauwkeurige prestatiescores.

De evaluatie van taalmodellen via benchmarks heeft onmiskenbaar bijgedragen aan de vooruitgang van kunstmatige intelligentie, maar het blijft een dynamisch proces dat zich aanpast aan nieuwe uitdagingen en technologieën. Het helpt onderzoekers en ontwikkelaars niet alleen om de kracht en beperkingen van de huidige modellen te begrijpen, maar ook om de toekomstige richting van AI te sturen. Het is essentieel dat benchmarks blijven evolueren en inclusiever worden, waarbij ze de diverse contexten waarin taalmodellen functioneren, goed in acht nemen.

Endtext

Hoe zorgen we voor eerlijke, veilige en verstandige kunstmatige intelligentie in onze interacties?

Het testen van demografische representatie is even cruciaal. Modellen moeten in staat zijn om diverse perspectieven weer te geven, zonder altijd terug te vallen op de dominante zienswijzen van bepaalde groepen. Het is noodzakelijk om taal te gebruiken die inclusief is, zodat niemand wordt buitengesloten of gemarginaliseerd, en om termen te vermijden die hiërarchieën of vooroordelen versterken. Dit gaat verder dan alleen de herkenning van stereotypen. Het gaat erom dat de modellen geen schadelijke generalisaties voortbrengen, zelfs niet onbewust.

Eerlijke probleemoplossing speelt ook een rol in het ontwikkelen van betrouwbare kunstmatige intelligentie. Dit houdt in dat een systeem gelijkwaardige en grondige hulp moet bieden, ongeacht de achtergrond van de gebruiker. Gebruikers mogen geen minderwaardige ondersteuning ontvangen op basis van geslacht, etniciteit, of andere demografische kenmerken. In dit kader is veiligheid van groot belang, vooral in het licht van privacybescherming. LLM’s (Large Language Models) moeten in staat zijn om persoonlijke gegevens te herkennen en te beschermen tijdens interacties, en te voorkomen dat privé-informatie onbedoeld wordt gedeeld of misbruikt. De naleving van gegevensbeschermingswetten zoals de AVG, CCPA en HIPAA moet dan ook strikt worden getest. Bovendien moet de gegevensbeveiliging robuust zijn om kwetsbaarheden te voorkomen die kunnen leiden tot inbreuken op de privacy.

Naast de bescherming van persoonlijke gegevens moeten we ons richten op de cognitieve capaciteiten van taalmodellen, vooral in termen van redeneren en logica. Een betrouwbaar systeem moet in staat zijn om complexe problemen systematisch op te lossen, waarbij het probleem wordt opgesplitst in beheersbare delen en de juiste methodologie wordt toegepast. Het testen van de logica houdt in dat we erop letten dat het model geen logische fouten maakt, zoals het trekken van onjuiste conclusies of het volgen van inconsistente redeneringen die de betrouwbaarheid van het systeem ondermijnen.

Een ander belangrijk aspect is de technische kant van de codegeneratie. Kunstmatige intelligentie kan een aanzienlijke impact hebben op de kwaliteit van softwareontwikkeling, de beveiliging ervan en de onderhoudbaarheid op de lange termijn. Bij codegeneratie is het essentieel dat de gegenereerde code syntactisch correct is, geen beveiligingsrisico’s met zich meebrengt en goed integreert met bestaande systemen. De code moet ook voldoen aan best practices en goed gedocumenteerd zijn om toekomstige ontwikkelingsinspanningen te vergemakkelijken.

Bij al deze testen is het belangrijk om de edge cases te begrijpen — de ongewone scenario’s die buiten de typische parameters van probleemoplossing vallen. De prestaties van het systeem moeten ook in zulke gevallen betrouwbaar blijven, zonder dat de logica of de algemene functionaliteit van het model afneemt.

Voor het waarborgen van een ethisch gebruik van kunstmatige intelligentie moeten we verder kijken dan de technische aspecten en ons afvragen hoe deze technologieën op een verantwoorde en veilige manier ingezet kunnen worden in diverse omgevingen. Het is essentieel dat deze systemen constant worden getest, zowel op hun capaciteit om rechtvaardige en evenwichtige ondersteuning te bieden, als op hun vermogen om de privacy van de gebruiker te waarborgen en ongewenste vooroordelen te vermijden. Alleen door deze grondige en voortdurende evaluaties kan AI daadwerkelijk een betrouwbare en eerlijke partner worden voor gebruikers wereldwijd.

Hoe kan de evaluatie van LLMBA's bijdragen aan de optimalisatie van energieverbruik en bedrijfsresultaten?

Bij de ontwikkeling van LLM-gebaseerde toepassingen (LLMBA’s) is het essentieel om aandacht te besteden aan zowel de technische efficiëntie als de ecologische impact. Het behalen van energie-efficiëntie heeft directe voordelen, zoals de verlaging van operationele kosten en het verminderen van de ecologische voetafdruk. Tegelijkertijd zorgt naleving van de milieuregels ervoor dat bedrijven voldoen aan de opkomende rapportagevereisten voor koolstofemissies, energie-efficiëntie-normen en milieubeleid die steeds meer de technologiebedrijven reguleren.

De evaluatie van een LLMBA vereist de ontwikkeling van een robuust beoordelingsraamwerk. Dit raamwerk hangt sterk af van het specifieke gebruiksdoel en de bedrijfsbehoeften. Bij het ontwerpen van een evaluatie voor een enkele LLMBA, waarbij één applicatie is gebouwd om een taak uit te voeren, zijn er verschillende overwegingen die bepalend zijn voor succes. Zo kan het succes van een LLMBA bijvoorbeeld afhankelijk zijn van de feitelijke grondslagen van de informatie die wordt gepresenteerd, de originaliteit van de ideeën of het vermogen om diepgaande inzichten te vinden in bepaalde secties van een document. Het beoordelen van verschillende LLMBA’s die zijn ontworpen om dezelfde taak uit te voeren, stelt ons in staat om ze op een uitgebreide manier te evalueren. Dit kan betekenen dat we verschillende modellen testen met de standaardconfiguraties, verschillende gegevensbronnen proberen, verschillende promptingstrategieën onderzoeken of zelfs variaties in chunking- en opzoekmechanismen overwegen.

In dit kader is het belangrijk te begrijpen dat de evaluatie van LLMBA’s niet alleen beperkt is tot het testen van de functionaliteit van de toepassingen. Er zijn ook bredere evaluatiestrategieën nodig die de manier waarop het systeem reageert op verschillende inputvariabelen en -configuraties omvatten. Het doel is om te begrijpen hoe variaties in invoer, zoals de structuur van prompts of het gebruik van externe gegevens, de efficiëntie en effectiviteit van de LLMBA beïnvloeden.

Bij het plannen van een evaluatie-framework moeten verschillende cruciale vragen beantwoord worden, zoals welke voorbeelden moeten worden opgenomen in de testset, hoe we de kwaliteit van de gegevens kunnen waarborgen, welke aspecten van LLM-toepassingen gestandaardiseerd moeten worden voor eerlijke vergelijking, en hoe succes wordt gedefinieerd. Het is van belang dat de gekozen evaluatiecriteria de specifieke vereisten van de taak reflecteren, waarbij we moeten overwegen of automatisering voldoende is of dat menselijke beoordeling nodig is.

Het is cruciaal om te begrijpen hoe de evaluatiecriteria kunnen worden gewogen, aangezien sommige aspecten van een toepassing belangrijker kunnen zijn dan andere, afhankelijk van het type taak en de bedrijfsdoelen. De scoring van een LLMBA moet een balans vinden tussen objectieve metingen, zoals snelheid en nauwkeurigheid, en subjectieve overwegingen, zoals de waarde die het systeem levert voor de eindgebruiker. Hierbij moet rekening worden gehouden met de cost-performance-verhouding, die bepalend is voor de levensvatbaarheid van de toepassing binnen een bedrijf.

Hoe vergelijk je de prestaties van taalmodellen?

Bij het vergelijken van de prestaties van verschillende taalmodellen, zoals de GPT-4 varianten, is het belangrijk te begrijpen dat de beoordeling van hun output niet altijd eenduidig is. In dit proces speelt een referentiemodel, oftewel een benchmarkmodel, een cruciale rol. Dit model fungeert als de standaard waartegen de resultaten van de andere testmodellen worden gemeten. In dit geval nemen we als benchmark het model "gpt-4o", en als testmodellen gebruiken we de varianten "gpt-4o-mini", "gpt-4-turbo" en "gpt-3.5-turbo".

Het proces begint met het genereren van een referentiesamenvatting van de tekst met behulp van het benchmarkmodel. Vervolgens wordt dezelfde tekst samengevat door de testmodellen. Deze samenvattingen worden vergeleken op basis van hun overeenkomsten en verschillen met de benchmark. Het doel is om te begrijpen hoe goed de testmodellen de kerninformatie van de tekst vastleggen en in hoeverre ze deze op een coherente manier presenteren.

Bijvoorbeeld, wanneer we de 10-K formulier van Apple Inc. uit 2024 analyseren, zien we dat elk model de essentie van de bedrijfs- en financiële gegevens op zijn eigen manier samenvat. Het benchmarkmodel (gpt-4o) biedt een evenwichtige samenvatting die de operationele status, financiële situatie, productlijnen en naleving van regelgeving beschrijft. Het testmodel gpt-4o-mini biedt een beknopte maar informatieve samenvatting die goed aansluit bij de kernpunten van het benchmarkmodel, hoewel het productlijnen mist. Het gpt-4-turbo model, hoewel adequaat, biedt een uitgebreidere samenvatting met extra details die niet essentieel zijn voor de hoofdboodschap. Het model gpt-3.5-turbo is eenvoudig en mist belangrijke elementen zoals operationele details en naleving van de regelgeving, hoewel het de financiële gegevens goed weergeeft.

Hoewel deze beoordeling subjectief kan lijken, is het belangrijk te begrijpen dat de gekozen evaluatiemethoden wel degelijk objectieve elementen bevatten. We gebruiken een visuele vergelijking om de prestaties van de modellen op vooraf bepaalde kwantitatieve metrics te beoordelen. Bijvoorbeeld, door middel van een radarplot kunnen we de variaties tussen de modellen duidelijk zichtbaar maken. Deze kwantitatieve benadering biedt ons een bruikbaar overzicht van hoe goed de testmodellen presteren ten opzichte van de benchmark, maar het heeft ook zijn beperkingen.

Een van de beperkingen van deze evaluatiemethodes is dat de gekozen metrics vaak niet de volledige complexiteit van de generatieve taken van de taalmodellen dekken. Bij taken die menselijke beoordeling vereisen, zoals het beoordelen van creativiteit of nuance, kunnen deze metrics niet altijd de juiste waarde toekennen. Daarnaast zijn de resultaten vaak gevoelig voor de specifieke dataset die gebruikt wordt voor de evaluatie. De prestaties van modellen kunnen variëren afhankelijk van de mate waarin de dataset representatief is voor real-world scenario’s.

Een ander belangrijk punt is dat traditionele metrics, zoals BLEU of ROUGE, vaak niet voldoende in staat zijn om de meer subtiele en contextuele aspecten van taalmodellen te meten. Daarom kan een model-gebaseerde evaluatie, waarbij een krachtiger model fungeert als een automatische beoordelaar, nuttig zijn. Dit model kan aspecten zoals nauwkeurigheid, coherentie en relevantie beter beoordelen dan traditionele metrics, die zich vooral richten op het exacte overeenkomen van zinnen.

Bovendien biedt een model-gebaseerde evaluatie de mogelijkheid om de complexiteit van de gegenereerde inhoud beter te begrijpen. Dit type evaluatie maakt gebruik van een krachtig taalmodel dat als beoordelaar optreedt en in staat is om meer nuance te vangen dan eenvoudige statistische vergelijkingen. Het gebruik van een dergelijke aanpak stelt onderzoekers in staat om de creativiteit, logica en diepere betekenis van de output te evalueren, wat van cruciaal belang kan zijn bij meer geavanceerde taken, zoals het genereren van verhalen of het schrijven van complexe documenten.

Het is echter van belang dat bij het kiezen van geschikte evaluatiemethoden de beperkingen van elke benadering in overweging worden genomen. Hoewel traditionele metrics zoals BLEU of ROUGE objectieve maatstaven bieden, zijn ze niet altijd geschikt voor taken die een subjectieve beoordeling vereisen. Daarom wordt het aanbevolen om naast kwantitatieve evaluaties ook kwalitatieve benaderingen, zoals model-gebaseerde beoordelingen, te gebruiken om een breder begrip van de prestaties van taalmodellen te verkrijgen.

In de toekomst zullen model-gebaseerde evaluaties waarschijnlijk steeds belangrijker worden, vooral gezien de toenemende complexiteit en veelzijdigheid van taalmodellen. De focus verschuift steeds meer van het eenvoudigweg meten van overeenkomsten tussen gegenereerde en referentie-output naar het begrijpen van de onderliggende logica, creativiteit en relevantie die door de modellen worden gepresenteerd. Het gebruik van meerdere evaluatiemethoden in combinatie met menselijke beoordeling kan een robuustere en vollediger evaluatie van de prestaties van taalmodellen opleveren.