Бенчмарки для искусственного интеллекта — это стандартизированные тесты, используемые разработчиками для того, чтобы оценивать производительность, точность и другие характеристики ИИ моделей в различных задачах, а также сравнивать их.

Бенчмарки играют важную роль в определении того, насколько хорошо модель справляется с определёнными типами задач, будь то обработка текста, распознавание изображений или выполнение сложных математических расчетов. На 2024 год существует множество известных бенчмарков, применяемых для различных ИИ систем.

Основные типы бенчмарков:

MLPerf

Один из самых известных и распространенных бенчмарков для оценки производительности машинного обучения. MLPerf использует тесты, которые охватывают несколько задач, включая обучение и вывод моделей, как в облаке, так и на периферийных устройствах. Примером модели, добавленной в этот бенчмарк в 2024 году, является Llama 2 70B, которая используется для оценки производительности больших языковых моделей (LLM) в реальных сценариях применения.

HellaSwag

Этот бенчмарк предназначен для оценки коммонсенс (здравого смысла) у языковых моделей. Модели, такие как GPT-4, демонстрируют высокую точность на этом бенчмарке, показывая, как хорошо они могут выбирать правильные варианты в предложенных ситуациях. Задача заключается в том, чтобы модель завершала предложения, используя здравый смысл.

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

Бенчмарк для оценки многозадачности языковых моделей. Он включает задачи по математике, истории, праву и другим дисциплинам, проверяя, насколько хорошо модель может справляться с разными предметными областями. Модели, такие как GPT и LLAMA, часто используют этот бенчмарк для демонстрации широты своих знаний.

GSM8K

Специализированный бенчмарк для математических задач, основанный на решении простых арифметических операций. Он проверяет, как модели могут решать задачи, требующие нескольких шагов логических рассуждений, и используется для оценки математических способностей ИИ​.

TruthfulQA

Бенчмарк для оценки правдивости ответов модели. Он оценивает, насколько модель может отвечать на вопросы, избегая распространения ложной или непроверенной информации. Этот тест особенно актуален для приложений, где важно предоставлять надежные данные (например, медицина или право).

Преимущества и важность бенчмарков

Бенчмарки позволяют стандартизировать процессы оценки ИИ моделей, делая результаты сравнимыми между различными системами. Они помогают:

  1. Оценить производительность моделей на конкретных задачах, таких как распознавание образов, анализ текста или генерация кода.
  2. Улучшить точность моделей за счет возможности тестирования на сложных датасетах, включая многозадачные и многопараметрические тесты.
  3. Понять ограничения моделей — многие бенчмарки показывают, с какими типами задач модели справляются лучше или хуже.

Например, оценка в задаче математического рассуждения может сильно отличаться от оценки в задаче общего анализа текста.

Поделиться Гайдом
Перейти в ChatGPT