Điểm Chuẩn Chuyên Ngành Và Công Nghiệp
Việc đánh giá hiệu suất (benchmarking) đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cung cấp một phương pháp có cấu trúc để đánh giá điểm mạnh và điểm yếu trên các ứng dụng khác nhau. Các bài kiểm tra chuẩn (benchmark) được xây dựng tốt cung cấp cho các nhà phát triển một phương tiện hiệu quả và tiết kiệm chi phí để theo dõi tiến độ của mô hình, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và so sánh hiệu suất với các mô hình khác. Mặc dù lĩnh vực này đã có những tiến bộ đáng kể trong việc tạo ra các bài kiểm tra chuẩn cho các khả năng LLM nói chung, vẫn còn một khoảng trống đáng chú ý trong các lĩnh vực chuyên biệt. Các lĩnh vực này, bao gồm kế toán, tài chính, y học, luật, vật lý, khoa học tự nhiên và phát triển phần mềm, đòi hỏi mức độ kiến thức chuyên sâu và yêu cầu các phương pháp đánh giá mạnh mẽ thường vượt ra ngoài phạm vi của các bài kiểm tra chuẩn đa năng.
Ví dụ, ngay cả toán học cấp đại học, một lĩnh vực có vẻ cơ bản, cũng không được đánh giá đầy đủ bởi các bài kiểm tra chuẩn chung hiện có. Chúng thường tập trung vào các bài toán sơ cấp hoặc các bài toán có độ khó cao, chẳng hạn như các bài toán trong các kỳ thi Olympic. Điều này để lại một khoảng trống trong việc đánh giá toán học ứng dụng liên quan đến chương trình giảng dạy đại học và các ứng dụng trong thế giới thực.
Để giải quyết khoảng trống này, một bài kiểm tra chuẩn chuyên dụng, U-MATH, đã được phát triển để cung cấp một đánh giá toàn diện về khả năng toán học cấp đại học. Các bài kiểm tra được thực hiện bằng bài kiểm tra chuẩn này trên các LLM hàng đầu, bao gồm o1 và R1, đã mang lại những hiểu biết thú vị. Kết quả cho thấy rõ ràng rằng các hệ thống suy luận (reasoning systems) chiếm một loại riêng biệt. o1 của OpenAI dẫn đầu, giải quyết thành công 77,2% các nhiệm vụ, tiếp theo là DeepSeek R1 với 73,7%. Đáng chú ý, hiệu suất của R1 trên U-MATH kém hơn o1, trái ngược với điểm số cao hơn của nó trên các bài kiểm tra chuẩn toán học khác như AIME và MATH-500. Các mô hình hoạt động hàng đầu khác có khoảng cách hiệu suất đáng kể, với Gemini 1.5 Pro giải quyết 60% các nhiệm vụ và GPT-4 đạt 43%. Điều thú vị là một mô hình nhỏ hơn, chuyên về toán học từ dòng Qwen 2.5 Math cũng đã chứng minh kết quả cạnh tranh.
Những phát hiện này có ý nghĩa thực tế quan trọng đối với việc ra quyết định. Các bài kiểm tra chuẩn chuyên ngành cho phép các kỹ sư hiểu được cách các mô hình khác nhau hoạt động trong các ngữ cảnh cụ thể của họ. Đối với các lĩnh vực thích hợp thiếu các bài kiểm tra chuẩn đáng tin cậy, các nhóm phát triển có thể thực hiện các đánh giá của riêng họ hoặc cộng tác với các đối tác dữ liệu để tạo các bài kiểm tra chuẩn tùy chỉnh. Các bài kiểm tra chuẩn tùy chỉnh này sau đó có thể được sử dụng để so sánh mô hình của họ với các mô hình khác và để liên tục đánh giá các phiên bản mô hình mới sau các lần tinh chỉnh (fine-tuning). Cách tiếp cận phù hợp này đảm bảo rằng quá trình đánh giá có liên quan trực tiếp đến ứng dụng dự định, cung cấp những hiểu biết có ý nghĩa hơn so với các bài kiểm tra chuẩn chung.
Điểm Chuẩn An Toàn
Tầm quan trọng của an toàn trong các hệ thống AI là không thể phủ nhận, và một làn sóng các bài kiểm tra chuẩn mới đang nổi lên để giải quyết khía cạnh quan trọng này. Các bài kiểm tra chuẩn này nhằm mục đích làm cho việc đánh giá an toàn trở nên dễ tiếp cận và được tiêu chuẩn hóa hơn. Một ví dụ là AILuminate, một công cụ được thiết kế để đánh giá rủi ro an toàn của các LLM đa năng. AILuminate đánh giá xu hướng của một mô hình đối với việc ủng hộ các hành vi có hại trên một loạt 12 loại, bao gồm tội phạm bạo lực, vi phạm quyền riêng tư và các lĩnh vực quan tâm khác. Công cụ này gán điểm số 5 điểm, từ ‘Kém’ đến ‘Xuất sắc’, cho mỗi loại. Những điểm số này cho phép những người ra quyết định so sánh các mô hình và hiểu rõ hơn về rủi ro an toàn tương đối của chúng.
Mặc dù AILuminate đại diện cho một bước tiến đáng kể như một trong những bài kiểm tra chuẩn an toàn đa năng toàn diện nhất hiện có, nó không đi sâu vào các rủi ro riêng lẻ liên quan đến các lĩnh vực hoặc ngành công nghiệp cụ thể. Khi các giải pháp AI ngày càng được tích hợp vào các lĩnh vực khác nhau, các công ty đang nhận ra sự cần thiết phải có các đánh giá an toàn mục tiêu hơn. Nhu cầu về chuyên môn bên ngoài trong đánh giá an toàn ngày càng tăng, cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về cách LLM hoạt động trong các ngữ cảnh chuyên biệt. Điều này đảm bảo rằng các hệ thống AI đáp ứng các yêu cầu an toàn riêng của các đối tượng và trường hợp sử dụng cụ thể, giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn và thúc đẩy niềm tin.
Điểm Chuẩn Tác Nhân AI (AI Agent Benchmarks)
Sự phát triển dự kiến của các tác nhân AI (AI agents) trong những năm tới đang thúc đẩy sự phát triển của các bài kiểm tra chuẩn chuyên biệt phù hợp với khả năng độc đáo của chúng. Tác nhân AI là các hệ thống tự động có thể diễn giải môi trường xung quanh, đưa ra quyết định sáng suốt và thực hiện các hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Ví dụ bao gồm trợ lý ảo trên điện thoại thông minh xử lý lệnh thoại, trả lời các truy vấn và thực hiện các tác vụ như lên lịch nhắc nhở hoặc gửi tin nhắn.
Các bài kiểm tra chuẩn cho tác nhân AI phải vượt ra ngoài việc chỉ đơn giản là đánh giá khả năng của LLM cơ bản. Chúng cần đo lường mức độ các tác nhân này hoạt động trong các tình huống thực tế, thực tế phù hợp với lĩnh vực và ứng dụng dự định của chúng. Ví dụ, tiêu chí hiệu suất cho một trợ lý nhân sự sẽ khác biệt đáng kể so với tiêu chí cho một tác nhân chăm sóc sức khỏe chẩn đoán các tình trạng y tế, phản ánh mức độ rủi ro khác nhau liên quan đến từng ứng dụng.
Các khung đánh giá chuẩn mạnh mẽ sẽ rất quan trọng trong việc cung cấp một giải pháp thay thế nhanh hơn, có thể mở rộng hơn so với đánh giá của con người. Các khung này sẽ cho phép những người ra quyết định kiểm tra hiệu quả các hệ thống tác nhân AI khi các bài kiểm tra chuẩn được thiết lập cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Khả năng mở rộng này là cần thiết để theo kịp với những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ tác nhân AI.
Đánh Giá Chuẩn Là Một Quá Trình Thích Ứng
Đánh giá chuẩn (Benchmarking) đóng vai trò là nền tảng trong việc hiểu hiệu suất thực tế của các mô hình ngôn ngữ lớn. Trong vài năm qua, trọng tâm của việc đánh giá chuẩn đã phát triển từ việc kiểm tra các khả năng chung sang đánh giá hiệu suất trong các lĩnh vực cụ thể, bao gồm kiến thức chuyên ngành, an toàn và khả năng của tác nhân.
Khi các hệ thống AI tiếp tục phát triển, các phương pháp đánh giá chuẩn phải thích ứng để vẫn phù hợp và hiệu quả. Các bài kiểm tra chuẩn có độ phức tạp cao, chẳng hạn như Humanity’s Last Exam và FrontierMath, đã thu hút sự chú ý đáng kể trong ngành, làm nổi bật thực tế rằng LLM vẫn còn kém hơn chuyên môn của con người về các câu hỏi khó. Tuy nhiên, các bài kiểm tra chuẩn này không cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh.
Thành công trong các bài toán có độ phức tạp cao không nhất thiết có nghĩa là hiệu suất cao trong các ứng dụng thực tế. Bài kiểm tra chuẩn GAIA cho trợ lý AI đa năng chứng minh rằng các hệ thống AI tiên tiến có thể vượt trội ở các câu hỏi khó trong khi gặp khó khăn với các tác vụ đơn giản hơn. Do đó, khi đánh giá các hệ thống AI để triển khai trong thế giới thực, điều quan trọng là phải lựa chọn cẩn thận các bài kiểm tra chuẩn phù hợp với ngữ cảnh cụ thể của ứng dụng. Điều này đảm bảo rằng quá trình đánh giá phản ánh chính xác khả năng và hạn chế của hệ thống trong môi trường dự định. Việc phát triển và tinh chỉnh liên tục các bài kiểm tra chuẩn là rất cầnthiết để đảm bảo rằng các hệ thống AI đáng tin cậy, an toàn và có lợi trên các ngành và ứng dụng khác nhau.