Появление больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI и Llama-3 от Meta, а также более поздних моделей рассуждений, таких как o1 и DeepSeek-R1, несомненно, раздвинуло границы возможностей искусственного интеллекта. Однако, даже с учетом этих достижений, остаются значительные препятствия, особенно когда речь идет об обработке специализированных областей знаний. Эти модели, хотя и впечатляют во многих отношениях, часто спотыкаются, сталкиваясь со сложностями и нюансами конкретных областей. Это ограничение подчеркивает острую необходимость в тщательной, контекстно-зависимой оценке систем ИИ, особенно по мере их перехода от базовых LLM к более автономным, агентным системам.
Отраслевые и промышленные тесты
Бенчмаркинг играет жизненно важную роль в оценке LLM, предоставляя структурированный метод оценки сильных и слабых сторон в различных приложениях. Хорошо построенные тесты предоставляют разработчикам эффективные и экономичные средства отслеживания прогресса модели, выявления областей для улучшения и сравнения производительности с другими моделями. Хотя в этой области был достигнут существенный прогресс в создании тестов для общих возможностей LLM, остается заметный пробел в специализированных областях. Эти области, которые включают в себя такие области, как бухгалтерский учет, финансы, медицина, право, физика, естественные науки и разработка программного обеспечения, требуют глубоких знаний и надежных методов оценки, которые часто выходят за рамки тестов общего назначения.
Например, даже математика университетского уровня, казалось бы, фундаментальная область, не оценивается должным образом существующими общими тестами. Они часто фокусируются либо на элементарных задачах, либо на очень сложных задачах, таких как те, которые встречаются на олимпиадах. Это оставляет пустоту в оценке прикладной математики, относящейся к университетским учебным программам и реальным приложениям.
Чтобы восполнить этот пробел, был разработан специальный тест U-MATH, предназначенный для комплексной оценки математических способностей на университетском уровне. Тесты, проведенные с использованием этого теста на ведущих LLM, включая o1 и R1, дали интересные результаты. Результаты ясно показали, что системы рассуждений занимают отдельную категорию. O1 от OpenAI возглавил группу, успешно решив 77,2% задач, за ним следует DeepSeek R1 с 73,7%. Примечательно, что производительность R1 на U-MATH отставала от o1, что контрастирует с его более высокими баллами в других математических тестах, таких как AIME и MATH-500. Другие модели с наивысшей производительностью продемонстрировали значительный разрыв в производительности: Gemini 1.5 Pro решил 60% задач, а GPT-4 достиг 43%. Интересно, что меньшая, специализированная по математике модель из семейства Qwen 2.5 Math также продемонстрировала конкурентоспособные результаты.
Эти выводы имеют важное практическое значение для принятия решений. Отраслевые тесты позволяют инженерам понять, как различные модели работают в их конкретных контекстах. Для нишевых областей, в которых отсутствуют надежные тесты, группы разработчиков могут проводить собственные оценки или сотрудничать с партнерами по данным для создания пользовательских тестов. Эти пользовательские тесты затем можно использовать для сравнения своей модели с другими и для постоянной оценки новых версий модели после итераций точной настройки. Этот индивидуальный подход гарантирует, что процесс оценки напрямую связан с предполагаемым применением, предоставляя более значимую информацию, чем общие тесты.
Тесты безопасности
Важность безопасности в системах ИИ невозможно переоценить, и появляется новая волна тестов для решения этого критического аспекта. Эти тесты направлены на то, чтобы сделать оценку безопасности более доступной и стандартизированной. Одним из примеров является AILuminate, инструмент, предназначенный для оценки рисков безопасности LLM общего назначения. AILuminate оценивает склонность модели одобрять вредоносное поведение по спектру из 12 категорий, охватывающих насильственные преступления, нарушения конфиденциальности и другие проблемные области. Инструмент присваивает 5-балльную оценку, от ‘Плохо’ до ‘Отлично’, для каждой категории. Эти оценки позволяют лицам, принимающим решения, сравнивать модели и получать более четкое представление об их относительных рисках безопасности.
Хотя AILuminate представляет собой значительный шаг вперед как один из наиболее полных доступных тестов безопасности общего назначения, он не вникает в отдельные риски, связанные с конкретными областями или отраслями. По мере того, как решения ИИ все больше интегрируются в различные сектора, компании осознают необходимость более целенаправленных оценок безопасности. Растет спрос на внешнюю экспертизу в области оценок безопасности, которая обеспечивает более глубокое понимание того, как LLM работают в специализированных контекстах. Это гарантирует, что системы ИИ соответствуют уникальным требованиям безопасности конкретных аудиторий и вариантов использования, снижая потенциальные риски и укрепляя доверие.
Тесты для ИИ-агентов
Ожидаемый рост ИИ-агентов в ближайшие годы стимулирует разработку специализированных тестов, адаптированных к их уникальным возможностям. ИИ-агенты — это автономные системы, которые могут интерпретировать свое окружение, принимать обоснованные решения и выполнять действия для достижения конкретных целей. Примеры включают виртуальных помощников на смартфонах, которые обрабатывают голосовые команды, отвечают на запросы и выполняют такие задачи, как планирование напоминаний или отправка сообщений.
Тесты для ИИ-агентов должны выходить за рамки простой оценки возможностей базовой LLM. Они должны измерять, насколько хорошо эти агенты работают в практических, реальных сценариях, соответствующих их предполагаемой области и применению. Критерии производительности для HR-ассистента, например, будут существенно отличаться от критериев для медицинского агента, диагностирующего заболевания, что отражает различные уровни риска, связанные с каждым приложением.
Надежные системы тестирования будут иметь решающее значение для обеспечения более быстрой и масштабируемой альтернативы оценке человеком. Эти системы позволят лицам, принимающим решения, эффективно тестировать системы ИИ-агентов после того, как будут установлены тесты для конкретных вариантов использования. Эта масштабируемость необходима для того, чтобы идти в ногу с быстрыми достижениями в области технологий ИИ-агентов.
Бенчмаркинг — это адаптивный процесс
Бенчмаркинг служит краеугольным камнем в понимании реальной производительности больших языковых моделей. За последние пару лет фокус бенчмаркинга сместился с тестирования общих возможностей на оценку производительности в конкретных областях, включая нишевые отраслевые знания, безопасность и возможности агентов.
По мере того как системы ИИ продолжают развиваться, методологии тестирования должны адаптироваться, чтобы оставаться актуальными и эффективными. Очень сложные тесты, такие как Humanity’s Last Exam и FrontierMath, привлекли значительное внимание в отрасли, подчеркивая тот факт, что LLM все еще не дотягивают до человеческого опыта в сложных вопросах. Однако эти тесты не дают полной картины.
Успех в решении очень сложных задач не обязательно означает высокую производительность в практических приложениях. Тест GAIA для общих ИИ-ассистентов демонстрирует, что продвинутые системы ИИ могут преуспевать в сложных вопросах, но испытывать трудности с более простыми задачами. Поэтому при оценке систем ИИ для реального развертывания крайне важно тщательно выбирать тесты, соответствующие конкретному контексту приложения. Это гарантирует, что процесс оценки точно отражает возможности и ограничения системы в предполагаемой среде. Постоянная разработка и совершенствование тестов необходимы для обеспечения надежности, безопасности и полезности систем ИИ в различных отраслях и приложениях.