Специфични за домейна и индустриални бенчмаркове
Бенчмаркингът играе жизненоважна роля в оценката на LLMs, предоставяйки структуриран метод за оценка на силните и слабите страни в различни приложения. Добре конструираните бенчмаркове предоставят на разработчиците ефективно и рентабилно средство за проследяване на напредъка на модела, идентифициране на области за подобрение и сравняване на производителността с други модели. Въпреки че в областта е постигнат значителен напредък в създаването на бенчмаркове за общи възможности на LLM, остава забележима празнина в специализираните области. Тези области, които включват области като счетоводство, финанси, медицина, право, физика, природни науки и разработка на софтуер, изискват ниво на задълбочени познания и изискват надеждни методи за оценка, които често надхвърлят обхвата на бенчмарковете с общо предназначение.
Например, дори университетската математика, привидно фундаментална област, не се оценява адекватно от съществуващите общи бенчмаркове. Те често се фокусират или върху елементарни проблеми, или върху изключително предизвикателни задачи, като тези, които се срещат в състезанията на ниво олимпиада. Това оставя празнота в оценката на приложната математика, свързана с университетските учебни програми и приложенията в реалния свят.
За да се справи с тази празнина, беше разработен специален бенчмарк, U-MATH, за да предостави цялостна оценка на възможностите по математика на университетско ниво. Тестовете, проведени с помощта на този бенчмарк върху водещи LLMs, включително o1 и R1, дадоха интересни прозрения. Резултатите ясно показаха, че системите за разсъждение заемат отделна категория. o1 на OpenAI поведе, като успешно реши 77,2% от задачите, следван от DeepSeek R1 със 73,7%. Трябва да се отбележи, че производителността на R1 на U-MATH изостава от o1, което контрастира с по-високите му резултати на други математически бенчмаркове като AIME и MATH-500. Други модели с най-добро представяне показаха значителна разлика в производителността, като Gemini 1.5 Pro реши 60% от задачите, а GPT-4 постигна 43%. Интересното е, че по-малък, специализиран в математиката модел от семейството Qwen 2.5 Math също демонстрира конкурентни резултати.
Тези констатации имат значителни практически последици за вземането на решения. Специфичните за домейна бенчмаркове дават възможност на инженерите да разберат как се представят различните модели в техния специфичен контекст. За нишови области, в които липсват надеждни бенчмаркове, екипите за разработка могат да предприемат свои собствени оценки или да си сътрудничат с партньори за данни, за да създадат персонализирани бенчмаркове. След това тези персонализирани бенчмаркове могат да се използват за сравняване на техния модел с други и за непрекъсната оценка на нови версии на модела след итерации на фина настройка. Този персонализиран подход гарантира, че процесът на оценка е пряко свързан с предвиденото приложение, предоставяйки по-смислени прозрения от общите бенчмаркове.
Бенчмаркове за безопасност
Значението на безопасността в AI системите не може да бъде преувеличено и се появява нова вълна от бенчмаркове, за да се обърне внимание на този критичен аспект. Тези бенчмаркове имат за цел да направят оценката на безопасността по-достъпна и стандартизирана. Един пример е AILuminate, инструмент, предназначен да оцени рисковете за безопасността на LLMs с общо предназначение. AILuminate оценява склонността на модела да одобрява вредно поведение в спектър от 12 категории, обхващащи насилствени престъпления, нарушения на поверителността и други области на безпокойство. Инструментът присвоява 5-точков резултат, вариращ от ‘Слаб’ до ‘Отличен’, за всяка категория. Тези резултати позволяват на лицата, вземащи решения, да сравняват модели и да получат по-ясна представа за относителните им рискове за безопасността.
Въпреки че AILuminate представлява значителна стъпка напред като един от най-изчерпателните налични бенчмаркове за безопасност с общо предназначение, той не се задълбочава в индивидуалните рискове, свързани с конкретни области или индустрии. Тъй като AI решенията стават все по-интегрирани в различни сектори, компаниите осъзнават необходимостта от по-целенасочени оценки на безопасността. Налице е нарастващо търсене на външен експертен опит в оценките на безопасността, които осигуряват по-задълбочено разбиране за това как LLMs се представят в специализирани контексти. Това гарантира, че AI системите отговарят на уникалните изисквания за безопасност на конкретни аудитории и случаи на употреба, смекчавайки потенциалните рискове и насърчавайки доверието.
Бенчмаркове за AI агенти
Очакваният растеж на AI агентите през следващите години стимулира разработването на специализирани бенчмаркове, съобразени с техните уникални възможности. AI агентите са автономни системи, които могат да интерпретират заобикалящата ги среда, да вземат информирани решения и да изпълняват действия за постигане на конкретни цели. Примерите включват виртуални асистенти на смартфони, които обработват гласови команди, отговарят на запитвания и изпълняват задачи като планиране на напомняния или изпращане на съобщения.
Бенчмарковете за AI агенти трябва да надхвърлят простото оценяване на възможностите на основния LLM. Те трябва да измерват колко добре тези агенти работят в практически сценарии от реалния свят, съобразени с предвидената им област и приложение. Критериите за ефективност за HR асистент, например, биха се различавали значително от тези за здравен агент, диагностициращ медицински състояния, отразявайки различните нива на риск, свързани с всяко приложение.
Надеждните рамки за бенчмаркинг ще бъдат от решаващо значение за осигуряването на по-бърза и по-мащабируема алтернатива на човешката оценка. Тези рамки ще позволят на лицата, вземащи решения, ефективно да тестват системите на AI агенти, след като бъдат установени бенчмаркове за конкретни случаи на употреба. Тази мащабируемост е от съществено значение за поддържане на темпото с бързия напредък в технологията на AI агентите.
Бенчмаркингът е адаптивен процес
Бенчмаркингът служи като крайъгълен камък в разбирането на реалната производителност на големите езикови модели. През последните няколко години фокусът на бенчмаркинга се е развил от тестване на общи възможности до оценка на производителността в конкретни области, включително нишови индустриални познания, безопасност и възможности на агенти.
Тъй като AI системите продължават да напредват, методологиите за бенчмаркинг трябва да се адаптират, за да останат актуални и ефективни. Изключително сложни бенчмаркове, като Humanity’s Last Exam и FrontierMath, привлякоха значително внимание в индустрията, подчертавайки факта, че LLMs все още не достигат човешкия опит по предизвикателни въпроси. Тези бенчмаркове обаче не предоставят пълна картина.
Успехът в изключително сложни проблеми не означава непременно висока производителност в практически приложения. Бенчмаркът GAIA за общи AI асистенти демонстрира, че усъвършенстваните AI системи могат да се справят отлично с предизвикателни въпроси, докато се борят с по-прости задачи. Ето защо, когато се оценяват AI системи за внедряване в реалния свят, е изключително важно внимателно да се изберат бенчмаркове, които са в съответствие с конкретния контекст на приложението. Това гарантира, че процесът на оценка точно отразява възможностите и ограниченията на системата в предвидената среда. Непрекъснатото разработване и усъвършенстване на бенчмарковете са от съществено значение за гарантиране, че AI системите са надеждни, безопасни и полезни в различни индустрии и приложения.