領域特定和產業基準
基準測試在評估 LLM 中扮演著至關重要的角色，它提供了一種結構化的方法來評估模型在不同應用中的優勢和劣勢。精心設計的基準測試為開發人員提供了一種高效且經濟的方式來追蹤模型進度、識別需要改進的領域，並與其他模型進行效能比較。雖然該領域在創建通用 LLM 能力基準方面取得了實質性進展，但在專業領域仍然存在明顯的差距。這些領域包括會計、金融、醫學、法律、物理學、自然科學和軟體開發等，需要深入的知識和強大的評估方法，這些方法通常超出了通用基準的範圍。
例如，即使是大學程度的數學，一個看似基礎的領域，現有的通用基準也無法充分評估。這些基準通常側重於基本問題或極具挑戰性的任務，例如奧林匹克競賽中的問題。這使得在評估與大學課程和實際應用相關的應用數學方面存在空白。
為了彌補這一差距，開發了一個專門的基準測試 U-MATH，以提供對大學程度數學能力的全面評估。使用此基準對領先的 LLM（包括 o1 和 R1）進行的測試產生了有趣的見解。結果清楚地表明，推理系統屬於一個獨特的類別。OpenAI 的 o1 領先，成功解決了 77.2% 的任務，其次是 DeepSeek R1，為 73.7%。值得注意的是，R1 在 U-MATH 上的表現落後於 o1，這與它在 AIME 和 MATH-500 等其他數學基準上的較高分數形成對比。其他表現最佳的模型表現出顯著的效能差距，Gemini 1.5 Pro 解決了 60% 的任務，GPT-4 達到了 43%。有趣的是，來自 Qwen 2.5 Math 系列的一個較小的、數學專業的模型也展示了具有競爭力的結果。
這些發現對決策具有重要的實際意義。領域特定的基準測試使工程師能夠了解不同模型在其特定環境中的表現。對於缺乏可靠基準的利基領域，開發團隊可以進行自己的評估或與數據合作夥伴合作創建自定義基準。然後可以使用這些自定義基準將其模型與其他模型進行比較，並在微調迭代後持續評估新模型版本。這種量身定制的方法確保評估過程與預期應用直接相關，提供比通用基準更有意義的見解。
安全基準
AI 系統中安全的重要性怎麼強調都不為過，並且正在出現一波新的基準來解決這一關鍵問題。這些基準旨在使安全評估更易於訪問和標準化。其中一個例子是 AILuminate，這是一個旨在評估通用 LLM 安全風險的工具。AILuminate 評估模型在 12 個類別中支持有害行為的傾向，包括暴力犯罪、侵犯隱私和其他關注領域。該工具為每個類別分配一個 5 分制的分數，從「差」到「優秀」。這些分數使決策者能夠比較模型並更清楚地了解它們的相對安全風險。
雖然 AILuminate 作為現有最全面的通用安全基準之一代表著向前邁出了重要一步，但它並沒有深入研究與特定領域或行業相關的個體風險。隨著 AI 解決方案越來越多地融入各個領域，公司意識到需要更有針對性的安全評估。對安全評估方面的外部專業知識的需求越來越大，這些評估可以更深入地了解 LLM 在專業環境中的表現。這確保了 AI 系統滿足特定受眾和用例的獨特安全要求，減輕潛在風險並建立信任。
AI Agent 基準
未來幾年 AI Agent 的預期增長正在推動專門針對其獨特能力量身定制的基準的開發。AI Agent 是可以解釋周圍環境、做出明智決策並執行操作以實現特定目標的自主系統。例如，智慧手機上的虛擬助理可以處理語音命令、回答查詢並執行諸如安排提醒或發送消息之類的任務。
AI Agent 的基準必須超越簡單地評估底層 LLM 的能力。它們需要衡量這些 Agent 在與其預期領域和應用相一致的實際、真實場景中的運作情況。例如，人力資源助理的績效標準與診斷醫療狀況的醫療保健 Agent 的績效標準有很大不同，這反映了與每個應用相關的不同風險級別。
強大的基準測試框架對於提供比人工評估更快、更具可擴展性的替代方案至關重要。一旦為特定用例建立了基準，這些框架將使決策者能夠有效地測試 AI Agent 系統。這種可擴展性對於跟上 AI Agent 技術的快速發展至關重要。
基準測試是一個適應性過程
基準測試是了解大型語言模型實際性能的基石。在過去的幾年中，基準測試的重點已經從測試一般能力轉變為評估特定領域的性能，包括利基行業知識、安全性和 Agent 能力。
隨著 AI 系統的不斷進步，基準測試方法必須適應以保持相關性和有效性。高度複雜的基準測試，例如 Humanity’s Last Exam 和 FrontierMath，在業界引起了極大的關注，突顯了 LLM 在具有挑戰性的問題上仍然不如人類專業知識的事實。然而，這些基準並不能提供完整的畫面。
在高度複雜的問題上取得成功並不一定意味著在實際應用中具有高性能。GAIA 通用 AI 助理基準表明，先進的 AI 系統可能擅長於具有挑戰性的問題，但在更簡單的任務上卻舉步維艱。因此，在評估 AI 系統以進行實際部署時，仔細選擇與應用程序的特定環境相一致的基準至關重要。這確保了評估過程準確地反映了系統在預期環境中的能力和局限性。基準的持續開發和完善對於確保 AI 系統在不同行業和應用中可靠、安全和有益至關重要。