ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و بنچ‌مارک‌ها

معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM‌ها) بسیار پیچیده هستند و استفاده از معیارهای ساده مانند امتیاز ROUGE و امتیاز BLEU تنها اطلاعات محدودی درباره قابلیت‌های مدل ارائه می‌دهند. برای ارزیابی دقیق‌تر، می‌توانید از بنچ‌مارک‌های پیشرفته استفاده کنید که توسط محققان برای این منظور طراحی شده‌اند.

اهمیت انتخاب مجموعه داده‌های ارزیابی مناسب

انتخاب مجموعه داده ارزیابی مناسب یکی از مهم‌ترین مراحل ارزیابی مدل‌های زبانی است. مجموعه داده‌هایی که مهارت‌های خاص مدل مانند استدلال یا دانش عمومی را بررسی می‌کنند، درک بهتری از توانایی‌های مدل ارائه می‌دهند. همچنین مجموعه داده‌هایی که بر خطرات بالقوه مانند اطلاعات نادرست یا نقض حق نشر تمرکز دارند، بسیار مفید هستند.

موضوعی که باید در نظر داشته باشید این است که آیا داده‌های ارزیابی در طول آموزش مدل دیده شده‌اند یا خیر. ارزیابی مدل روی داده‌های جدید به شما کمک می‌کند تا به نتایج دقیق‌تری برسید.

آشنایی با بنچ‌مارک‌های کلیدی برای ارزیابی مدل‌های زبانی

در این بخش به معرفی بنچ‌مارک‌های مهمی مانند GLUE، SuperGLUE، HELM، MMLU و BIG-bench می‌پردازیم که برای ارزیابی دقیق مدل‌های زبانی طراحی شده‌اند.

GLUE: ارزیابی درک زبان عمومی

GLUE یکی از قدیمی‌ترین بنچ‌مارک‌ها است که در سال ۲۰۱۸ معرفی شد. این ابزار شامل وظایف زبان طبیعی مانند تحلیل احساسات و پاسخگویی به سؤالات است. هدف اصلی این بنچ‌مارک، تشویق توسعه مدل‌هایی است که بتوانند در وظایف متنوع به خوبی عمل کنند.

برای اطلاعات بیشتر، می‌توانید به صفحه GLUE مراجعه کنید.

SuperGLUE: جانشین پیشرفته GLUE

SuperGLUE در سال ۲۰۱۹ معرفی شد و شامل وظایف چالش‌برانگیزتری است که در نسخه قبلی وجود نداشتند. این بنچ‌مارک وظایفی مانند استدلال چند جمله‌ای و درک مطلب را شامل می‌شود. برای مشاهده عملکرد مدل‌ها، می‌توانید به وب‌سایت SuperGLUE مراجعه کنید.

HELM: ارزیابی کل‌نگر مدل‌های زبانی

HELM یکی از جدیدترین بنچ‌مارک‌ها است که بر شفافیت مدل‌ها و ارائه راهنمایی در مورد عملکرد مدل‌ها در وظایف خاص تمرکز دارد. این بنچ‌مارک از معیارهای مختلفی مانند دقت، انصاف، تعصب و سمیت استفاده می‌کند تا ارزیابی کاملی از مدل ارائه دهد.

برای مشاهده نتایج، به صفحه نتایج HELM مراجعه کنید.

MMLU: درک زبان چندوظیفه‌ای عظیم

MMLU برای مدل‌های زبانی مدرن طراحی شده و وظایفی مانند ریاضیات ابتدایی، علوم کامپیوتر، حقوق و غیره را پوشش می‌دهد. این بنچ‌مارک نیاز به دانش گسترده و توانایی حل مسئله دارد.

BIG-bench: چالش‌های بزرگ برای مدل‌های زبانی

BIG-bench شامل ۲۰۴ وظیفه است که موضوعاتی مانند زبان‌شناسی، ریاضیات، استدلال عقل سلیم و تعصب اجتماعی را شامل می‌شود. این بنچ‌مارک به دلیل تنوع زیاد وظایف، یکی از چالش‌برانگیزترین ابزارهای ارزیابی مدل‌های زبانی است.

ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و بنچ‌مارک‌ها

معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ

اهمیت انتخاب مجموعه داده‌های ارزیابی مناسب