Penanda Aras Khusus Domain dan Industri
Kemunculan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 OpenAI dan Llama-3 Meta, bersama-sama dengan model penaakulan yang lebih terkini seperti o1 dan DeepSeek-R1, tidak dapat dinafikan telah menolak sempadan apa yang boleh dicapai oleh kecerdasan buatan. Walau bagaimanapun, walaupun dengan kemajuan ini, halangan yang ketara kekal, terutamanya apabila ia berkaitan dengan pengendalian bidang pengetahuan khusus. Model-model ini, walaupun mengagumkan dalam banyak aspek, sering tersandung apabila berhadapan dengan kerumitan dan nuansa domain tertentu. Batasan ini menggariskan keperluan kritikal untuk penilaian sistem AI yang teliti dan khusus konteks, terutamanya apabila ia beralih daripada LLM asas kepada sistem yang lebih autonomi dan bersifat ejen.
Penandaarasan memainkan peranan penting dalam penilaian LLM, menyediakan kaedah berstruktur untuk menilai kekuatan dan kelemahan merentasi pelbagai aplikasi. Penanda aras yang dibina dengan baik memberikan pembangun cara yang cekap dan kos efektif untuk menjejak kemajuan model, mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan dan membandingkan prestasi dengan model lain. Walaupun bidang ini telah menyaksikan kemajuan yang besar dalam mencipta penanda aras untuk keupayaan LLM am, masih terdapat jurang yang ketara dalam domain khusus. Domain ini, yang merangkumi bidang seperti perakaunan, kewangan, perubatan, undang-undang, fizik, sains semula jadi dan pembangunan perisian, menuntut tahap pengetahuan yang mendalam dan memerlukan kaedah penilaian yang teguh yang sering melangkaui skop penanda aras tujuan am.
Sebagai contoh, walaupun matematik peringkat universiti, kawasan yang kelihatan asas, tidak dinilai secukupnya oleh penanda aras am sedia ada. Ini sering memfokuskan sama ada pada masalah asas atau tugas yang sangat mencabar, seperti yang terdapat dalam pertandingan peringkat Olimpiad. Ini meninggalkan kekosongan dalam menilai matematik gunaan yang berkaitan dengan kurikulum universiti dan aplikasi dunia sebenar.
Untuk menangani jurang ini, penanda aras khusus, U-MATH, telah dibangunkan untuk menyediakan penilaian menyeluruh keupayaan matematik peringkat universiti. Ujian yang dijalankan menggunakan penanda aras ini pada LLM terkemuka, termasuk o1 dan R1, menghasilkan pandangan yang menarik. Keputusan jelas menunjukkan bahawa sistem penaakulan menduduki kategori yang berbeza. o1 OpenAI mendahului, berjaya menyelesaikan 77.2% daripada tugas, diikuti oleh DeepSeek R1 pada 73.7%. Terutama, prestasi R1 pada U-MATH ketinggalan di belakang o1, berbeza dengan skornya yang lebih tinggi pada penanda aras matematik lain seperti AIME dan MATH-500. Model berprestasi tinggi lain mempamerkan jurang prestasi yang ketara, dengan Gemini 1.5 Pro menyelesaikan 60% daripada tugas dan GPT-4 mencapai 43%. Menariknya, model khusus matematik yang lebih kecil daripada keluarga Qwen 2.5 Math juga menunjukkan keputusan yang kompetitif.
Penemuan ini mempunyai implikasi praktikal yang ketara untuk membuat keputusan. Penanda aras khusus domain memperkasakan jurutera untuk memahami cara model yang berbeza berfungsi dalam konteks khusus mereka. Untuk domain niche yang tidak mempunyai penanda aras yang boleh dipercayai, pasukan pembangunan boleh menjalankan penilaian mereka sendiri atau bekerjasama dengan rakan kongsi data untuk mencipta penanda aras tersuai. Penanda aras tersuai ini kemudiannya boleh digunakan untuk membandingkan model mereka dengan model lain dan untuk terus menilai versi model baharu berikutan lelaran penalaan halus. Pendekatan yang disesuaikan ini memastikan bahawa proses penilaian adalah relevan secara langsung dengan aplikasi yang dimaksudkan, memberikan pandangan yang lebih bermakna daripada penanda aras generik.
Penanda Aras Keselamatan
Kepentingan keselamatan dalam sistem AI tidak boleh dipandang remeh, dan gelombang baharu penanda aras muncul untuk menangani aspek kritikal ini. Penanda aras ini bertujuan untuk menjadikan penilaian keselamatan lebih mudah diakses dan diseragamkan. Satu contoh ialah AILuminate, alat yang direka untuk menilai risiko keselamatan LLM tujuan am. AILuminate menilai kecenderungan model untuk menyokong tingkah laku berbahaya merentasi spektrum 12 kategori, merangkumi jenayah kekerasan, pelanggaran privasi dan bidang kebimbangan lain. Alat ini memberikan skor 5 mata, antara ‘Lemah’ hingga ‘Cemerlang,’ untuk setiap kategori. Skor ini membolehkan pembuat keputusan membandingkan model dan mendapatkan pemahaman yang lebih jelas tentang risiko keselamatan relatif mereka.
Walaupun AILuminate mewakili langkah ke hadapan yang ketara sebagai salah satu penanda aras keselamatan tujuan am yang paling komprehensif yang tersedia, ia tidak menyelidiki risiko individu yang berkaitan dengan domain atau industri tertentu. Memandangkan penyelesaian AI semakin disepadukan ke dalam pelbagai sektor, syarikat menyedari keperluan untuk penilaian keselamatan yang lebih disasarkan. Terdapat permintaan yang semakin meningkat untuk kepakaran luar dalam penilaian keselamatan yang memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang cara LLM berfungsi dalam konteks khusus. Ini memastikan sistem AI memenuhi keperluan keselamatan unik khalayak dan kes penggunaan tertentu, mengurangkan potensi risiko dan memupuk kepercayaan.
Penanda Aras Ejen AI
Pertumbuhan ejen AI yang dijangkakan pada tahun-tahun akan datang memacu pembangunan penanda aras khusus yang disesuaikan dengan keupayaan unik mereka. Ejen AI ialah sistem autonomi yang boleh mentafsir persekitaran mereka, membuat keputusan termaklum dan melaksanakan tindakan untuk mencapai matlamat tertentu. Contohnya termasuk pembantu maya pada telefon pintar yang memproses arahan suara, menjawab pertanyaan dan melaksanakan tugas seperti menjadualkan peringatan atau menghantar mesej.
Penanda aras untuk ejen AI mesti melangkaui hanya menilai keupayaan LLM yang mendasari. Mereka perlu mengukur sejauh mana ejen ini beroperasi dalam senario praktikal, dunia sebenar yang sejajar dengan domain dan aplikasi yang dimaksudkan. Kriteria prestasi untuk pembantu HR, contohnya, akan berbeza dengan ketara daripada kriteria untuk ejen penjagaan kesihatan yang mendiagnosis keadaan perubatan, mencerminkan tahap risiko yang berbeza-beza yang berkaitan dengan setiap aplikasi.
Rangka kerja penandaarasan yang teguh akan menjadi penting dalam menyediakan alternatif yang lebih pantas dan berskala kepada penilaian manusia. Rangka kerja ini akan membolehkan pembuat keputusan menguji sistem ejen AI dengan cekap sebaik sahaja penanda aras diwujudkan untuk kes penggunaan tertentu. Kebolehskalaan ini adalah penting untuk mengikuti perkembangan pesat dalam teknologi ejen AI.
Penandaarasan ialah Proses Adaptif
Penandaarasan berfungsi sebagai asas dalam memahami prestasi dunia sebenar model bahasa besar. Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, tumpuan penandaarasan telah berkembang daripada menguji keupayaan am kepada menilai prestasi dalam bidang tertentu, termasuk pengetahuan industri niche, keselamatan dan keupayaan ejen.
Memandangkan sistem AI terus maju, metodologi penandaarasan mesti menyesuaikan diri untuk kekal relevan dan berkesan. Penanda aras yang sangat kompleks, seperti Humanity’s Last Exam dan FrontierMath, telah mendapat perhatian yang ketara dalam industri, menonjolkan fakta bahawa LLM masih kurang daripada kepakaran manusia dalam soalan yang mencabar. Walau bagaimanapun, penanda aras ini tidak memberikan gambaran yang lengkap.
Kejayaan dalam masalah yang sangat kompleks tidak semestinya diterjemahkan kepada prestasi tinggi dalam aplikasi praktikal. Penanda aras GAIA untuk pembantu AI am menunjukkan bahawa sistem AI lanjutan mungkin cemerlang dalam soalan yang mencabar sambil bergelut dengan tugas yang lebih mudah. Oleh itu, apabila menilai sistem AI untuk penggunaan dunia sebenar, adalah penting untuk memilih penanda aras dengan teliti yang sejajar dengan konteks khusus aplikasi. Ini memastikan bahawa proses penilaian mencerminkan keupayaan dan batasan sistem dengan tepat dalam persekitaran yang dimaksudkan. Pembangunan dan penghalusan penanda aras yang berterusan adalah penting untuk memastikan sistem AI boleh dipercayai, selamat dan bermanfaat merentasi pelbagai industri dan aplikasi.