آزمایش محدودیت‌ها: سه روش تکامل معیارهای هوش مصنوعی

معیارهای خاص دامنه و صنعتی

معیارگذاری نقش حیاتی در ارزیابی LLM ها ایفا می کند و روشی ساختاریافته برای ارزیابی نقاط قوت و ضعف در کاربردهای مختلف ارائه می دهد. معیارهای خوب به توسعه دهندگان ابزاری کارآمد و مقرون به صرفه برای ردیابی پیشرفت مدل، شناسایی زمینه های بهبود و مقایسه عملکرد با سایر مدل ها ارائه می دهند. در حالی که این حوزه پیشرفت چشمگیری در ایجاد معیارها برای قابلیت های عمومی LLM داشته است، شکاف قابل توجهی در حوزه های تخصصی وجود دارد. این حوزه ها، که شامل زمینه هایی مانند حسابداری، امور مالی، پزشکی، حقوق، فیزیک، علوم طبیعی و توسعه نرم افزار می شوند، نیازمند سطح دانش عمیق و روش های ارزیابی قوی هستند که اغلب فراتر از محدوده معیارهای عمومی است.

به عنوان مثال، حتی ریاضیات در سطح دانشگاه، که یک حوزه به ظاهر بنیادی است، به اندازه کافی توسط معیارهای عمومی موجود ارزیابی نمی شود. این معیارها اغلب بر مسائل ابتدایی یا وظایف بسیار چالش برانگیز، مانند آنهایی که در مسابقات سطح المپیاد یافت می شوند، تمرکز می کنند. این امر خلأیی در ارزیابی ریاضیات کاربردی مرتبط با برنامه های درسی دانشگاهی و کاربردهای دنیای واقعی ایجاد می کند.

برای رفع این شکاف، یک معیار اختصاصی به نام U-MATH برای ارائه ارزیابی جامع از قابلیت های ریاضی در سطح دانشگاه ایجاد شد. آزمایش های انجام شده با استفاده از این معیار بر روی LLM های پیشرو، از جمله o1 و R1، بینش های جالبی را به دست آورد. نتایج به وضوح نشان داد که سیستم های استدلال در یک دسته مجزا قرار می گیرند. o1 شرکت OpenAI با حل موفقیت آمیز 77.2 درصد از وظایف، پیشتاز بود و پس از آن DeepSeek R1 با 73.7 درصد قرار گرفت. نکته قابل توجه، عملکرد R1 در U-MATH نسبت به o1 کمتر بود، در حالی که در سایر معیارهای ریاضی مانند AIME و MATH-500 امتیاز بالاتری کسب کرده بود. سایر مدل‌های با عملکرد بالا، شکاف عملکردی قابل‌توجهی را نشان دادند، به‌طوری‌که Gemini 1.5 Pro 60 درصد از وظایف را حل کرد و GPT-4 به 43 درصد رسید. جالب توجه است، یک مدل کوچکتر و تخصصی ریاضی از خانواده Qwen 2.5 Math نیز نتایج رقابتی را نشان داد.

این یافته ها پیامدهای عملی مهمی برای تصمیم گیری دارند. معیارهای خاص دامنه به مهندسان این امکان را می دهد تا نحوه عملکرد مدل های مختلف را در زمینه های خاص خود درک کنند. برای حوزه های خاص که فاقد معیارهای قابل اعتماد هستند، تیم های توسعه می توانند ارزیابی های خود را انجام دهند یا با شرکای داده برای ایجاد معیارهای سفارشی همکاری کنند. سپس می توان از این معیارهای سفارشی برای مقایسه مدل خود با سایر مدل ها و ارزیابی مداوم نسخه های جدید مدل پس از تکرارهای تنظیم دقیق استفاده کرد. این رویکرد متناسب تضمین می کند که فرآیند ارزیابی مستقیماً با کاربرد مورد نظر مرتبط است و بینش های معنادارتری نسبت به معیارهای عمومی ارائه می دهد.

معیارهای ایمنی

اهمیت ایمنی در سیستم های هوش مصنوعی را نمی توان نادیده گرفت و موج جدیدی از معیارها برای رسیدگی به این جنبه حیاتی در حال ظهور است. هدف این معیارها این است که ارزیابی ایمنی را در دسترس تر و استانداردتر کنند. یک نمونه AILuminate است، ابزاری که برای ارزیابی خطرات ایمنی LLM های عمومی طراحی شده است. AILuminate تمایل یک مدل به تایید رفتارهای مضر را در طیفی از 12 دسته، شامل جرایم خشونت آمیز، نقض حریم خصوصی و سایر زمینه های نگران کننده، ارزیابی می کند. این ابزار برای هر دسته یک امتیاز 5 درجه ای از ‘ضعیف’ تا ‘عالی’ اختصاص می دهد. این امتیازات به تصمیم گیرندگان امکان می دهد مدل ها را مقایسه کرده و درک روشنی از خطرات ایمنی نسبی آنها به دست آورند.

در حالی که AILuminate به عنوان یکی از جامع ترین معیارهای ایمنی عمومی موجود، گامی مهم به جلو محسوب می شود، به خطرات فردی مرتبط با حوزه ها یا صنایع خاص نمی پردازد. از آنجایی که راه حل های هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در بخش های مختلف ادغام می شوند، شرکت ها نیاز به ارزیابی های ایمنی هدفمندتری را تشخیص می دهند. تقاضای فزاینده ای برای تخصص خارجی در ارزیابی های ایمنی وجود دارد که درک عمیق تری از نحوه عملکرد LLM ها در زمینه های تخصصی ارائه می دهد. این تضمین می کند که سیستم های هوش مصنوعی الزامات ایمنی منحصر به فرد مخاطبان و موارد استفاده خاص را برآورده می کنند، خطرات بالقوه را کاهش می دهند و اعتماد را تقویت می کنند.

معیارهای عامل هوش مصنوعی (AI Agent)

رشد پیش بینی شده عامل های هوش مصنوعی در سال های آینده، توسعه معیارهای تخصصی متناسب با قابلیت های منحصر به فرد آنها را هدایت می کند. عامل های هوش مصنوعی سیستم های مستقلی هستند که می توانند محیط اطراف خود را تفسیر کنند، تصمیمات آگاهانه بگیرند و اقداماتی را برای دستیابی به اهداف خاص انجام دهند. به عنوان مثال می توان به دستیارهای مجازی در تلفن های هوشمند اشاره کرد که دستورات صوتی را پردازش می کنند، به پرسش ها پاسخ می دهند و وظایفی مانند برنامه ریزی یادآوری ها یا ارسال پیام ها را انجام می دهند.

معیارهای مربوط به عامل های هوش مصنوعی باید فراتر از ارزیابی صرف قابلیت های LLM زیربنایی باشد. آنها باید نحوه عملکرد این عامل ها را در سناریوهای عملی و واقعی که با حوزه و کاربرد مورد نظرشان همسو هستند، اندازه گیری کنند. به عنوان مثال، معیارهای عملکرد برای یک دستیار منابع انسانی به طور قابل توجهی با معیارهای یک عامل مراقبت های بهداشتی که شرایط پزشکی را تشخیص می دهد، متفاوت خواهد بود، که منعکس کننده سطوح مختلف خطر مرتبط با هر برنامه است.

چارچوب های معیارگذاری قوی در ارائه جایگزینی سریع تر و مقیاس پذیرتر برای ارزیابی انسانی بسیار مهم خواهند بود. این چارچوب‌ها به تصمیم‌گیرندگان این امکان را می‌دهند که پس از ایجاد معیارها برای موارد استفاده خاص، سیستم‌های عامل هوش مصنوعی را به طور موثر آزمایش کنند. این مقیاس پذیری برای همگام شدن با پیشرفت های سریع در فناوری عامل هوش مصنوعی ضروری است.

معیارگذاری یک فرآیند تطبیقی است

معیارگذاری به عنوان سنگ بنای درک عملکرد واقعی مدل های زبانی بزرگ عمل می کند. طی چند سال گذشته، تمرکز معیارگذاری از آزمایش قابلیت های عمومی به ارزیابی عملکرد در زمینه های خاص، از جمله دانش تخصصی صنعت، ایمنی و قابلیت های عامل، تغییر کرده است.

با ادامه پیشرفت سیستم های هوش مصنوعی، روش های معیارگذاری باید برای مرتبط و موثر ماندن، سازگار شوند. معیارهای بسیار پیچیده، مانند Humanity’s Last Exam و FrontierMath، توجه قابل توجهی را در صنعت به خود جلب کرده اند و این واقعیت را برجسته می کنند که LLM ها هنوز از تخصص انسانی در سوالات چالش برانگیز عقب هستند. با این حال، این معیارها تصویر کاملی ارائه نمی دهند.

موفقیت در مسائل بسیار پیچیده لزوماً به عملکرد بالا در کاربردهای عملی تبدیل نمی شود. معیار GAIA برای دستیارهای هوش مصنوعی عمومی نشان می دهد که سیستم های هوش مصنوعی پیشرفته ممکن است در سوالات چالش برانگیز عالی باشند در حالی که با وظایف ساده تر دست و پنجه نرم می کنند. بنابراین، هنگام ارزیابی سیستم های هوش مصنوعی برای استقرار در دنیای واقعی، انتخاب دقیق معیارهایی که با زمینه خاص برنامه همسو هستند، بسیار مهم است. این تضمین می کند که فرآیند ارزیابی به طور دقیق قابلیت ها و محدودیت های سیستم را در محیط مورد نظر منعکس می کند. توسعه و اصلاح مداوم معیارها برای اطمینان از اینکه سیستم های هوش مصنوعی در صنایع و کاربردهای مختلف قابل اعتماد، ایمن و مفید هستند، ضروری است.