เกณฑ์มาตรฐานเฉพาะโดเมนและอุตสาหกรรม
การวัดประสิทธิภาพ (Benchmarking) มีบทบาทสำคัญในการประเมิน LLMs โดยเป็นวิธีการที่มีโครงสร้างเพื่อประเมินจุดแข็งและจุดอ่อนในการใช้งานที่หลากหลาย เกณฑ์มาตรฐานที่สร้างขึ้นอย่างดีช่วยให้นักพัฒนามีวิธีการที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่าในการติดตามความคืบหน้าของแบบจำลอง ระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง และเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับแบบจำลองอื่นๆ ในขณะที่สาขานี้มีความก้าวหน้าอย่างมากในการสร้างเกณฑ์มาตรฐานสำหรับความสามารถ LLM ทั่วไป แต่ก็ยังมีช่องว่างที่เห็นได้ชัดในโดเมนเฉพาะ โดเมนเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงสาขาต่างๆ เช่น การบัญชี การเงิน การแพทย์ กฎหมาย ฟิสิกส์ วิทยาศาสตร์ธรรมชาติ และการพัฒนาซอฟต์แวร์ ต้องการความรู้เชิงลึกและวิธีการประเมินที่แข็งแกร่ง ซึ่งมักจะเกินขอบเขตของเกณฑ์มาตรฐานวัตถุประสงค์ทั่วไป
ตัวอย่างเช่น แม้แต่คณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัย ซึ่งเป็นสาขาพื้นฐานที่ดูเหมือนง่าย ก็ยังไม่ได้รับการประเมินอย่างเพียงพอโดยเกณฑ์มาตรฐานทั่วไปที่มีอยู่ เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้มักจะเน้นที่ปัญหาระดับพื้นฐานหรืองานที่ท้าทายอย่างมาก เช่น งานที่พบในการแข่งขันระดับโอลิมปิก สิ่งนี้ทำให้เกิดช่องว่างในการประเมินคณิตศาสตร์ประยุกต์ที่เกี่ยวข้องกับหลักสูตรของมหาวิทยาลัยและการใช้งานจริง
เพื่อแก้ไขช่องว่างนี้ เกณฑ์มาตรฐานเฉพาะ U-MATH ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อให้การประเมินความสามารถทางคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัยอย่างครอบคลุม การทดสอบที่ดำเนินการโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานนี้กับ LLMs ชั้นนำ รวมถึง o1 และ R1 ให้ข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจ ผลลัพธ์แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าระบบการให้เหตุผล (reasoning systems) จัดอยู่ในหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน OpenAI’s o1 เป็นผู้นำ โดยสามารถแก้ไขงานได้สำเร็จ 77.2% ตามด้วย DeepSeek R1 ที่ 73.7% ที่น่าสังเกตคือ ประสิทธิภาพของ R1 ใน U-MATH นั้นต่ำกว่า o1 ซึ่งตรงกันข้ามกับคะแนนที่สูงกว่าในเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์อื่นๆ เช่น AIME และ MATH-500 แบบจำลองอื่นๆ ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดแสดงให้เห็นถึงช่องว่างด้านประสิทธิภาพที่สำคัญ โดย Gemini 1.5 Pro สามารถแก้ไขงานได้ 60% และ GPT-4 ทำได้ 43% ที่น่าสนใจคือ แบบจำลองขนาดเล็กที่เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์จากตระกูล Qwen 2.5 Math ก็แสดงผลลัพธ์ที่แข่งขันได้เช่นกัน
ผลการวิจัยเหล่านี้มีความหมายในทางปฏิบัติที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจ เกณฑ์มาตรฐานเฉพาะโดเมนช่วยให้วิศวกรเข้าใจว่าแบบจำลองต่างๆ ทำงานอย่างไรในบริบทเฉพาะของตน สำหรับโดเมนเฉพาะที่ขาดเกณฑ์มาตรฐานที่เชื่อถือได้ ทีมพัฒนาสามารถทำการประเมินของตนเองหรือร่วมมือกับพันธมิตรข้อมูลเพื่อสร้างเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดเอง จากนั้นเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดเองเหล่านี้สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบแบบจำลองของตนกับแบบจำลองอื่นๆ และเพื่อประเมินแบบจำลองเวอร์ชันใหม่อย่างต่อเนื่องหลังจากการปรับแต่ง (fine-tuning) วิธีการที่ปรับให้เหมาะสมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่ากระบวนการประเมินมีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับการใช้งานที่ตั้งใจไว้ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายมากกว่าเกณฑ์มาตรฐานทั่วไป
เกณฑ์มาตรฐานด้านความปลอดภัย
ความสำคัญของความปลอดภัยในระบบ AI ไม่สามารถพูดเกินจริงได้ และเกณฑ์มาตรฐานใหม่ๆ กำลังเกิดขึ้นเพื่อจัดการกับแง่มุมที่สำคัญนี้ เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้การประเมินความปลอดภัยเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและเป็นมาตรฐานมากขึ้น ตัวอย่างหนึ่งคือ AILuminate ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของ LLMs วัตถุประสงค์ทั่วไป AILuminate ประเมินความโน้มเอียงของแบบจำลองที่จะสนับสนุนพฤติกรรมที่เป็นอันตรายใน 12 หมวดหมู่ ซึ่งครอบคลุมถึงอาชญากรรมรุนแรง การละเมิดความเป็นส่วนตัว และประเด็นอื่นๆ ที่น่ากังวล เครื่องมือนี้ให้คะแนน 5 ระดับ ตั้งแต่ ‘แย่’ ถึง ‘ยอดเยี่ยม’ สำหรับแต่ละหมวดหมู่ คะแนนเหล่านี้ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถเปรียบเทียบแบบจำลองและทำความเข้าใจเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
แม้ว่า AILuminate จะแสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในฐานะหนึ่งในเกณฑ์มาตรฐานด้านความปลอดภัยวัตถุประสงค์ทั่วไปที่ครอบคลุมที่สุดที่มีอยู่ แต่ก็ไม่ได้เจาะลึกถึงความเสี่ยงส่วนบุคคลที่เกี่ยวข้องกับโดเมนหรืออุตสาหกรรมเฉพาะ ในขณะที่โซลูชัน AI ได้รับการบูรณาการเข้ากับภาคส่วนต่างๆ มากขึ้น บริษัทต่างๆ ก็ตระหนักถึงความจำเป็นในการประเมินความปลอดภัยที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับความเชี่ยวชาญภายนอกในการประเมินความปลอดภัยที่ให้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่า LLMs ทำงานอย่างไรในบริบทเฉพาะ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าระบบ AI เป็นไปตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยเฉพาะของผู้ชมและกรณีการใช้งานเฉพาะ ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และส่งเสริมความไว้วางใจ
เกณฑ์มาตรฐาน AI Agent
การเติบโตที่คาดการณ์ไว้ของ AI agents ในปีต่อๆ ไปกำลังขับเคลื่อนการพัฒนาเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะที่ปรับให้เหมาะกับความสามารถเฉพาะของพวกเขา AI agents เป็นระบบอัตโนมัติที่สามารถตีความสภาพแวดล้อม ตัดสินใจอย่างรอบรู้ และดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยเสมือนบนสมาร์ทโฟนที่ประมวลผลคำสั่งเสียง ตอบคำถาม และทำงานต่างๆ เช่น การตั้งเวลาเตือนความจำหรือส่งข้อความ
เกณฑ์มาตรฐานสำหรับ AI agents ต้องไปไกลกว่าการประเมินความสามารถของ LLM ที่อยู่เบื้องหลัง พวกเขาจำเป็นต้องวัดว่า agents เหล่านี้ทำงานได้ดีเพียงใดในสถานการณ์จริงที่สอดคล้องกับโดเมนและการใช้งานที่ตั้งใจไว้ เกณฑ์ประสิทธิภาพสำหรับผู้ช่วย HR ตัวอย่างเช่น จะแตกต่างอย่างมากจากเกณฑ์สำหรับ agent ด้านการดูแลสุขภาพที่วินิจฉัยภาวะทางการแพทย์ ซึ่งสะท้อนถึงระดับความเสี่ยงที่แตกต่างกันที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานแต่ละประเภท
กรอบการวัดประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งจะมีความสำคัญในการให้ทางเลือกที่รวดเร็วและปรับขนาดได้มากกว่าการประเมินโดยมนุษย์ กรอบการทำงานเหล่านี้จะช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถทดสอบระบบ AI agent ได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อมีการกำหนดเกณฑ์มาตรฐานสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ ความสามารถในการปรับขนาดนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการก้าวให้ทันกับความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในเทคโนโลยี AI agent
การวัดประสิทธิภาพเป็นกระบวนการปรับตัว
การวัดประสิทธิภาพ (Benchmarking) ทำหน้าที่เป็นรากฐานในการทำความเข้าใจประสิทธิภาพในโลกจริงของ large language models ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา จุดเน้นของการวัดประสิทธิภาพได้พัฒนาจากการทดสอบความสามารถทั่วไปไปสู่การประเมินประสิทธิภาพในด้านเฉพาะ รวมถึงความรู้เฉพาะทางในอุตสาหกรรม ความปลอดภัย และความสามารถของ agent
ในขณะที่ระบบ AI ยังคงก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง วิธีการวัดประสิทธิภาพจะต้องปรับตัวเพื่อให้มีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ เกณฑ์มาตรฐานที่มีความซับซ้อนสูง เช่น Humanity’s Last Exam และ FrontierMath ได้รับความสนใจอย่างมากในอุตสาหกรรม โดยเน้นย้ำถึงข้อเท็จจริงที่ว่า LLMs ยังคงด้อยกว่าความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในคำถามที่ท้าทาย อย่างไรก็ตาม เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ไม่ได้ให้ภาพที่สมบูรณ์
ความสำเร็จในปัญหาที่ซับซ้อนสูงไม่จำเป็นต้องแปลไปสู่ประสิทธิภาพสูงในการใช้งานจริง เกณฑ์มาตรฐาน GAIA สำหรับผู้ช่วย AI ทั่วไปแสดงให้เห็นว่าระบบ AI ขั้นสูงอาจเก่งในคำถามที่ท้าทายในขณะที่ต้องดิ้นรนกับงานที่ง่ายกว่า ดังนั้น เมื่อประเมินระบบ AI สำหรับการใช้งานจริง จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเลือกเกณฑ์มาตรฐานที่สอดคล้องกับบริบทเฉพาะของการใช้งานอย่างรอบคอบ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่ากระบวนการประเมินจะสะท้อนถึงความสามารถและข้อจำกัดของระบบในสภาพแวดล้อมที่ตั้งใจไว้อย่างถูกต้อง การพัฒนาและการปรับปรุงเกณฑ์มาตรฐานอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้มั่นใจว่าระบบ AI มีความน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และเป็นประโยชน์ในอุตสาหกรรมและการใช้งานที่หลากหลาย