Як оцінити ефективність великих мовних моделей
За останні роки великі мовні моделі (LLM), які фактично є основною більшості популярних ШІ-сервісів на кшталт ChatGPT, Gemini чи Claude змінили спосіб взаємодії з технологіями та доступ до інформації. Ці складні алгоритми, здатні розуміти та генерувати текст знайшли застосування в різних областях, від автоматизації обслуговування клієнтів до творчого письма тощо.
Однак як зрозуміти яка LLM найефективніше впорається із вашим завданням. Є кілька способів підібрати найкращий для вас алгоритм. Розповідаємо у гайді від SPEKA.
Як працюють великі мовні моделі
В основі кожної великої мовної моделі лежить поєднання розуміння природної мови (NLP), машинного навчання (ML) і передових методів, таких як рекурентні нейронні мережі. NLP дозволяє цим моделям інтерпретувати та генерувати природну мову, перетворюючи необроблені дані на зрозумілий текст.
Машинне навчання, що підтримується такими методами, як навчання з підкріпленням і тонке налаштування, дозволяє LLM вдосконалюватися шляхом розпізнавання шаблонів і структур у великих наборах навчальних даних. Це дозволяє моделям з більшою точністю виконувати такі завдання, як переклад мови, генерація коду тощо.
Ці моделі навчаються на величезній кількості текстових даних, вивчаючи тонкощі природної мови для виконання різноманітних завдань. По суті, мовні моделі передбачають наступне слово в послідовності, дозволяючи їм генерувати зв’язний і відповідний контексту текст. Ця можливість має вирішальне значення. Детальніше про це можна почитати у тексті SPEKA «Як працює ChatGPT: історія у схемах і мемах».
Синергія між NLP, ML і навчальними даними – це те, що дає можливість LLM ефективно вирішувати складні завдання.
Як зрозуміти яка мовна модель вам потрібна
Перш ніж обирати певний ШІ-інструмент, вам потрібно відповісти на кілька запитань:
-
1
Що ви намагаєтесь зробити?
Підписуйтеся на наші соцмережі
Різні завдання вимагають різних можливостей. Якщо ваша мета — резюмувати довгі документи, вам знадобиться модель, яка добре обробляє великі контекстні вікна та відмінно підходить для резюмування тексту. Для створення тексту подібного до людського або ж розмовного чат-бота, знадобиться щось, що може створювати природні, різноманітні відповіді. Для роботи з науковими дослідженнями краще використовувати спеціалізований ШІ.
2. Ви виконуєте один тип завдань чи різні?
Жодна ШІ модель не домінує в усіх метриках. Одні більш загальні, інші — вузькоспеціалізовані.
Деякі моделі, як-от GPT-4, можуть робити все трохи — вони як швейцарський армійський ніж серед LLM. Інші — створені, щоб більшої ефективності у конкретній сфері: дослідження, програмування, природничі науки тощо. Моделі загального призначення є більш універсальними, але модель, орієнтована на домен, може дати вам додаткові переваги в певних сферах.
3. Який ваш бюджет?
LLM варіюються від безкоштовних моделей із відкритим вихідним кодом до дорогих комерційних, і у світі штучного інтелекту це не лише модель, за яку ви платите, це також обчислювальна потужність, необхідна для її запуску, особливо для тих, що мають велику кількість параметрів.
Показники ефективності мовних моделей
При оцінці LLM кілька показників ефективності допомагають оцінити їхню ефективність у різних завданнях. Ось деякі з найбільш відповідних показників:
- Здивування (Perplexity): це показник того, наскільки добре модель передбачає наступне слово в реченні. Нижчий показник здивування вказує на кращу продуктивність, тобто модель менше «заплутана» під час генерування тексту.
- Точність: цей простий показник оцінює, як часто прогнози моделі збігаються з правильними відповідями. Висока точність має вирішальне значення для таких завдань, як відповіді на запитання та класифікація.
- F1: F1-score є середньоарифметичним гармонійним значенням точності (Precision) і повноти (Recall). Високий показник F1 свідчить про те, що модель добре працює в обох сферах.
- Оцінки користувачів: хоча автоматизовані показники корисні, людське судження також важливі. Оцінювачі оцінюють такі якості, як плавність, узгодженість і релевантність відповідей.
Як перевірити ефективність великих мовних моделей (LLM)
Оцінити продуктивність великих мовних моделей можна у кілька способів зокрема перевірити точність відповідей, швидкість роботи чи здатність до міркування.
Публічні рейтинги
Якщо потрібно швидко порівняти одну модель відносно іншої, варто звернути увагу на рейтинги LLM, де вони оцінюються за різними критеріями:
Hugging Face Open LLM Leaderboard. Це рейтинг відкритих мовних моделей (LLM), які тестуються на стандартизованих наборах задач. Hugging Face створив цей лідерборд для порівняння моделей за продуктивністю та якістю відповідей. Тут можна порівняти усі доступні відкриті моделі та проаналізувати метрики тестування. Основні метрики:
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding) – перевірка знань у 57 дисциплінах.
- ARC (AI2 Reasoning Challenge) – тест на логічне мислення.
- TruthfulQA – оцінка правдивості відповідей.
- GSM8K – перевірка математичних здібностей.
Крім цього, можна запустити модель на Hugging Face Inference API для тестового запиту.
Chatbot Arena (LMSYS) – Це платформа для порівняння діалогових LLM, яка дозволяє користувачам голосувати за кращі відповіді в анонімних чат-батлах між моделями. LMSYS Lab використовує ці голоси для формування рейтингу найкращих моделей.
Щоб перевірити, чи модель не вигадує відповіді або правильно обґрунтовує свої твердження, використовують спеціальні бенчмарки:
- MMLU – тест на розуміння понад 50 дисциплін.
- TruthfulQA – оцінює, наскільки модель уникає поширених хибних уявлень.
- ARC (AI2 Reasoning Challenge) – тест на логічне мислення.
- GSM8K – перевірка математичних здібностей.
Якщо потрібно оцінити продуктивність моделі на власних даних, можна скористатися спеціальними фреймворками:
- EleutherAI Evaluation Harness – автоматична перевірка мовних моделей на різних тестах.
- BIG-bench – оцінює когнітивні здібності моделей, включаючи логіку та креативність.
- OpenAI Evals – тестування продуктивності GPT-моделей на кастомних задачах.