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.
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.
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.
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.
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.
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).
Бенчмарки позволяют стандартизировать процессы оценки ИИ моделей, делая результаты сравнимыми между различными системами. Они помогают:
Например, оценка в задаче математического рассуждения может сильно отличаться от оценки в задаче общего анализа текста.