领域特定和行业基准
基准测试在评估 LLM 中起着至关重要的作用，它提供了一种结构化的方法来评估模型在不同应用中的优势和劣势。精心构建的基准测试为开发人员提供了一种高效且经济高效的方式来跟踪模型进度、识别需要改进的领域以及与其他模型进行性能比较。虽然该领域在创建通用 LLM 能力基准方面取得了实质性进展，但在专业领域仍然存在明显的差距。这些领域，包括会计、金融、医学、法律、物理、自然科学和软件开发等领域，需要深入的知识水平，并且需要强大的评估方法，这些方法通常超出了通用基准测试的范围。
例如，即使是大学水平的数学，一个看似基础的领域，也没有被现有的通用基准充分评估。这些基准通常侧重于基本问题或极具挑战性的任务，例如在奥林匹克竞赛级别中发现的任务。这在评估与大学课程和实际应用相关的应用数学方面留下了空白。
为了解决这一差距，开发了一个专门的基准测试 U-MATH，以提供对大学水平数学能力的全面评估。使用此基准对领先的 LLM（包括 o1 和 R1）进行的测试产生了有趣的见解。结果清楚地表明，推理系统属于一个独特的类别。OpenAI 的 o1 领先，成功解决了 77.2% 的任务，其次是 DeepSeek R1，为 73.7%。值得注意的是，R1 在 U-MATH 上的表现落后于 o1，这与其在 AIME 和 MATH-500 等其他数学基准测试中的较高分数形成对比。其他表现最佳的模型表现出显着的性能差距，Gemini 1.5 Pro 解决了 60% 的任务，GPT-4 实现了 43%。有趣的是，来自 Qwen 2.5 Math 系列的一个较小的、数学专业的模型也展示了具有竞争力的结果。
这些发现对决策具有重要的实际意义。特定领域的基准测试使工程师能够了解不同模型在其特定环境中的表现。对于缺乏可靠基准的利基领域，开发团队可以进行自己的评估或与数据合作伙伴合作创建自定义基准。然后可以使用这些自定义基准将其模型与其他模型进行比较，并在微调迭代后持续评估新模型版本。这种量身定制的方法确保评估过程与预期应用直接相关，提供比通用基准更有意义的见解。
安全基准
AI 系统中安全的重要性怎么强调都不为过，并且正在出现一波新的基准来解决这一关键问题。这些基准旨在使安全评估更易于访问和标准化。一个例子是 AILuminate，这是一种旨在评估通用 LLM 安全风险的工具。AILuminate 评估模型在 12 个类别中支持有害行为的倾向，包括暴力犯罪、侵犯隐私和其他关注领域。该工具为每个类别分配一个 5 分制的分数，范围从’差’到’优秀’。这些分数使决策者能够比较模型并更清楚地了解其相对安全风险。
虽然 AILuminate 作为最全面的通用安全基准之一代表着向前迈出了重要一步，但它并没有深入研究与特定领域或行业相关的个体风险。随着 AI 解决方案越来越多地集成到各个领域，公司认识到需要更有针对性的安全评估。对安全评估方面的外部专业知识的需求越来越大，这些评估可以更深入地了解 LLM 在专业环境中的表现。这确保了 AI 系统满足特定受众和用例的独特安全要求，从而降低潜在风险并培养信任。
AI Agent 基准
未来几年 AI Agent 的预期增长正在推动专门针对其独特能力定制的基准的开发。AI Agent 是可以解释周围环境、做出明智决策并执行操作以实现特定目标的自主系统。例如，智能手机上的虚拟助手可以处理语音命令、回答查询并执行诸如安排提醒或发送消息之类的任务。
AI Agent 的基准测试必须超越简单地评估底层 LLM 的能力。他们需要衡量这些 Agent 在与其预期领域和应用相一致的实际、真实场景中的运作情况。例如，人力资源助理的绩效标准与诊断医疗状况的医疗保健 Agent 的绩效标准有很大不同，这反映了与每个应用相关的不同风险水平。
强大的基准测试框架对于提供比人工评估更快、更具可扩展性的替代方案至关重要。一旦为特定用例建立了基准，这些框架将使决策者能够有效地测试 AI Agent 系统。这种可扩展性对于跟上 AI Agent 技术的快速发展至关重要。
基准测试是一个适应性过程
基准测试是了解大型语言模型实际性能的基石。在过去的几年里，基准测试的重点已经从测试一般能力发展到评估特定领域（包括利基行业知识、安全性和 Agent 能力）的性能。
随着 AI 系统的不断进步，基准测试方法必须适应以保持相关性和有效性。高度复杂的基准测试，例如 Humanity’s Last Exam 和 FrontierMath，已经在业界引起了极大的关注，突出了 LLM 在具有挑战性的问题上仍然不如人类专业知识的事实。然而，这些基准并没有提供完整的图景。
在高度复杂的问题上取得成功并不一定意味着在实际应用中具有高性能。用于通用 AI 助手的 GAIA 基准表明，先进的 AI 系统可能擅长处理具有挑战性的问题，但在处理更简单的任务时却举步维艰。因此，在评估 AI 系统以进行实际部署时，仔细选择与应用程序的特定上下文相一致的基准至关重要。这确保了评估过程准确地反映了系统在预期环境中的能力和局限性。基准的持续开发和改进对于确保 AI 系统在不同行业和应用中的可靠性、安全性和益处至关重要。