Domenowe i przemysłowe benchmarki
Benchmarking odgrywa kluczową rolę w ocenie LLM-ów, zapewniając ustrukturyzowaną metodę oceny mocnych i słabych stron w różnych zastosowaniach. Dobrze skonstruowane benchmarki zapewniają programistom wydajny i opłacalny sposób śledzenia postępów modelu, identyfikowania obszarów wymagających poprawy i porównywania wydajności z innymi modelami. Chociaż w dziedzinie tworzenia benchmarków dla ogólnych możliwości LLM-ów poczyniono znaczne postępy, nadal istnieje zauważalna luka w wyspecjalizowanych dziedzinach. Domeny te, obejmujące takie dziedziny jak rachunkowość, finanse, medycyna, prawo, fizyka, nauki przyrodnicze i tworzenie oprogramowania, wymagają dogłębnej wiedzy i solidnych metod oceny, które często wykraczają poza zakres ogólnych benchmarków.
Na przykład, nawet matematyka na poziomie uniwersyteckim, pozornie fundamentalna dziedzina, nie jest odpowiednio oceniana przez istniejące ogólne benchmarki. Często koncentrują się one albo na podstawowych problemach, albo na bardzo trudnych zadaniach, takich jak te, które można znaleźć w konkursach na poziomie olimpiady. Pozostawia to pustkę w ocenie matematyki stosowanej, istotnej dla programów nauczania uniwersyteckiego i zastosowań w świecie rzeczywistym.
Aby wypełnić tę lukę, opracowano dedykowany benchmark, U-MATH, aby zapewnić kompleksową ocenę umiejętności matematycznych na poziomie uniwersyteckim. Testy przeprowadzone przy użyciu tego benchmarku na wiodących LLM-ach, w tym o1 i R1, przyniosły interesujące spostrzeżenia. Wyniki wyraźnie pokazały, że systemy rozumowania stanowią odrębną kategorię. o1 firmy OpenAI objął prowadzenie, pomyślnie rozwiązując 77,2% zadań, a następnie DeepSeek R1 z wynikiem 73,7%. Warto zauważyć, że wydajność R1 na U-MATH była niższa niż o1, w przeciwieństwie do jego wyższych wyników w innych benchmarkach matematycznych, takich jak AIME i MATH-500. Inne modele o najwyższej wydajności wykazały znaczną lukę w wydajności, przy czym Gemini 1.5 Pro rozwiązał 60% zadań, a GPT-4 osiągnął 43%. Co ciekawe, mniejszy, wyspecjalizowany w matematyce model z rodziny Qwen 2.5 Math również wykazał konkurencyjne wyniki.
Odkrycia te mają istotne praktyczne implikacje dla podejmowania decyzji. Domenowe benchmarki umożliwiają inżynierom zrozumienie, jak różne modele działają w ich specyficznych kontekstach. W przypadku niszowych domen, w których brakuje wiarygodnych benchmarków, zespoły programistyczne mogą przeprowadzać własne oceny lub współpracować z partnerami danych w celu tworzenia niestandardowych benchmarków. Te niestandardowe benchmarki mogą być następnie wykorzystywane do porównywania ich modelu z innymi oraz do ciągłej oceny nowych wersji modelu po iteracjach dostrajania. To dostosowane podejście zapewnia, że proces oceny jest bezpośrednio związany z zamierzonym zastosowaniem, zapewniając bardziej znaczące spostrzeżenia niż ogólne benchmarki.
Benchmarki bezpieczeństwa
Znaczenia bezpieczeństwa w systemach AI nie można przecenić, a nowa fala benchmarków pojawia się, aby zająć się tym krytycznym aspektem. Te benchmarki mają na celu uczynienie oceny bezpieczeństwa bardziej dostępną i ustandaryzowaną. Jednym z przykładów jest AILuminate, narzędzie zaprojektowane do oceny zagrożeń bezpieczeństwa ogólnych LLM-ów. AILuminate ocenia skłonność modelu do popierania szkodliwych zachowań w spektrum 12 kategorii, obejmujących brutalne przestępstwa, naruszenia prywatności i inne obszary budzące obawy. Narzędzie przypisuje 5-punktowy wynik, od „Słaby” do „Doskonały”, dla każdej kategorii. Wyniki te umożliwiają decydentom porównywanie modeli i uzyskanie jaśniejszego zrozumienia ich względnych zagrożeń bezpieczeństwa.
Chociaż AILuminate stanowi znaczący krok naprzód jako jeden z najbardziej kompleksowych ogólnych benchmarków bezpieczeństwa, nie zagłębia się w indywidualne ryzyko związane z określonymi domenami lub branżami. W miarę jak rozwiązania AI stają się coraz bardziej zintegrowane z różnymi sektorami, firmy dostrzegają potrzebę bardziej ukierunkowanych ocen bezpieczeństwa. Rośnie zapotrzebowanie na zewnętrzną wiedzę specjalistyczną w zakresie ocen bezpieczeństwa, które zapewniają głębsze zrozumienie, jak LLM-y działają w wyspecjalizowanych kontekstach. Gwarantuje to, że systemy AI spełniają unikalne wymagania bezpieczeństwa poszczególnych odbiorców i przypadków użycia, ograniczając potencjalne ryzyko i budując zaufanie.
Benchmarki agentów AI
Przewidywany rozwój agentów AI w nadchodzących latach napędza rozwój wyspecjalizowanych benchmarków dostosowanych do ich unikalnych możliwości. Agenci AI to autonomiczne systemy, które mogą interpretować swoje otoczenie, podejmować świadome decyzje i wykonywać działania w celu osiągnięcia określonych celów. Przykładami są wirtualni asystenci na smartfonach, którzy przetwarzają polecenia głosowe, odpowiadają na zapytania i wykonują zadania, takie jak planowanie przypomnień lub wysyłanie wiadomości.
Benchmarki dla agentów AI muszą wykraczać poza zwykłą ocenę możliwości bazowego LLM-a. Muszą mierzyć, jak dobrze ci agenci działają w praktycznych, rzeczywistych scenariuszach, zgodnych z ich zamierzoną domeną i zastosowaniem. Kryteria wydajności dla asystenta HR, na przykład, znacznie różniłyby się od kryteriów dla agenta opieki zdrowotnej diagnozującego schorzenia, odzwierciedlając różne poziomy ryzyka związane z każdym zastosowaniem.
Solidne frameworki benchmarkingu będą miały kluczowe znaczenie w zapewnieniu szybszej, bardziej skalowalnej alternatywy dla oceny przez człowieka. Frameworki te umożliwią decydentom wydajne testowanie systemów agentów AI po ustanowieniu benchmarków dla określonych przypadków użycia. Ta skalowalność jest niezbędna, aby nadążyć za szybkimi postępami w technologii agentów AI.
Benchmarking to proces adaptacyjny
Benchmarking służy jako kamień węgielny w zrozumieniu rzeczywistej wydajności dużych modeli językowych. W ciągu ostatnich kilku lat nacisk benchmarkingu ewoluował od testowania ogólnych możliwości do oceny wydajności w określonych obszarach, w tym niszowej wiedzy branżowej, bezpieczeństwa i możliwości agentów.
W miarę jak systemy AI stale się rozwijają, metodologie benchmarkingu muszą się dostosowywać, aby pozostać istotnymi i skutecznymi. Bardzo złożone benchmarki, takie jak Humanity’s Last Exam i FrontierMath, zyskały znaczną uwagę w branży, podkreślając fakt, że LLM-y wciąż nie dorównują ludzkiej wiedzy specjalistycznej w trudnych kwestiach. Jednak benchmarki te nie dają pełnego obrazu.
Sukces w bardzo złożonych problemach niekoniecznie przekłada się na wysoką wydajność w praktycznych zastosowaniach. Benchmark GAIA dla ogólnych asystentów AI pokazuje, że zaawansowane systemy AI mogą przodować w trudnych pytaniach, a jednocześnie zmagać się z prostszymi zadaniami. Dlatego przy ocenie systemów AI do wdrożenia w świecie rzeczywistym kluczowe jest staranne wybranie benchmarków, które są zgodne z konkretnym kontekstem aplikacji. Gwarantuje to, że proces oceny dokładnie odzwierciedla możliwości i ograniczenia systemu w zamierzonym środowisku. Ciągły rozwój i udoskonalanie benchmarków są niezbędne do zapewnienia, że systemy AI są niezawodne, bezpieczne i korzystne w różnych branżach i zastosowaniach.