Los puntos de referencia de LLM son un componente vital en la evaluación de modelos de lenguaje grande (LLM) dentro del campo en rápido evolución del procesamiento del lenguaje natural (PNL). Estos puntos de referencia permiten a los investigadores y desarrolladores evaluar sistemáticamente cómo funcionan diferentes modelos en diversas tareas, proporcionando información sobre sus fortalezas y debilidades. Al estandarizar los marcos de evaluación, los puntos de referencia de LLM ayudan a aclarar los avances continuos en las capacidades del modelo al tiempo que informa más investigación y desarrollo.
¿Cuáles son los puntos de referencia de LLM?
Los puntos de referencia de LLM sirven como marcos de evaluación estandarizados que ofrecen criterios objetivos para evaluar y comparar el rendimiento de varios modelos de idiomas grandes. Estos marcos proporcionan métricas claras que pueden usarse para evaluar diferentes habilidades, lo que ayuda a garantizar que los avances en LLM sean reconocidos y entendidos con precisión.
Tipos de puntos de referencia de LLM
Los puntos de referencia de LLM se pueden clasificar en función de las capacidades específicas que miden. Comprender estos tipos puede ayudar a seleccionar el punto de referencia correcto para evaluar un modelo o tarea en particular.
Razonamiento y puntos de referencia de sentido común
- HellaSwag: Evalúa la inferencia de sentido común al exigir que los modelos completen los subtítulos de video con precisión.
- GOTA: Prueba la comprensión de lectura y el razonamiento discreto a través de tareas como la clasificación y el conteo en función del texto.
La veracidad y el contestador de preguntas (QA) de referencia
- Sincera: Evalúa la capacidad de los modelos para producir respuestas sinceras y precisas, con el objetivo de minimizar los sesgos.
- GPQA: Desafíos modelos con preguntas específicas del dominio de áreas como biología y física.
- MMLU: Mide el conocimiento y el razonamiento en varios sujetos, útil en escenarios de cero disparos y pocos disparos.
Puntos de referencia de matemáticas
- GSM-8K: Evalúa el razonamiento aritmético y lógico básico a través de problemas matemáticos a nivel de escuela primaria.
- MATEMÁTICAS: Evalúa el dominio en una variedad de conceptos matemáticos, desde aritmética básica hasta cálculo avanzado.
Codificación de puntos de referencia
- Humaneval: Prueba las habilidades de los modelos para comprender y generar código, mediante la evaluación de programas desarrollados a partir de entradas de documentos.
Conversación y puntos de referencia de chatbot
- Chatbot Arena: Una plataforma interactiva diseñada para evaluar las LLM basadas en preferencias humanas en los diálogos.
Desafíos en los puntos de referencia de LLM
Si bien los puntos de referencia de LLM son esenciales para la evaluación del modelo, varios desafíos obstaculizan su efectividad. Comprender estos desafíos puede guiar mejoras futuras en el diseño y el uso de referencia.
Sensibilidad inmediata
El diseño y la redacción de las indicaciones pueden influir significativamente en las métricas de evaluación, a menudo eclipsando las verdaderas capacidades de los modelos.
Validez de constructo
Establecer respuestas aceptables puede ser problemático debido a la amplia gama de tareas que los LLM pueden manejar, lo que complica las evaluaciones.
Alcance limitado
Los puntos de referencia existentes pueden no poder evaluar nuevas capacidades o habilidades innovadoras en LLM emergentes, lo que limita su utilidad.
Brecha de estandarización
La ausencia de puntos de referencia universalmente aceptados puede conducir a inconsistencias y resultados de evaluación variados, socavando los esfuerzos de comparación.
Evaluaciones humanas
Las evaluaciones humanas, aunque valiosas, son intensivas en recursos y son subjetivas, lo que complica la evaluación de tareas matizadas como la resumen abstracto.
Evaluadores de referencia de LLM
Para facilitar las comparaciones y clasificaciones, han surgido varias plataformas, proporcionando evaluaciones estructuradas para varios LLM. Estos recursos pueden ayudar a los investigadores y profesionales a elegir los modelos apropiados para sus necesidades.
Abierta la clasificación de LLM abrazando la cara
Esta tabla de clasificación proporciona un sistema de clasificación integral para LLM y chatbots abiertos, cubriendo una variedad de tareas, como la generación de texto y la respuesta de las preguntas.
Big Big Model Board Boarding Face Araping Face
Esta tabla de clasificación se centra específicamente en evaluar el rendimiento de los modelos de generación de código multilingües en puntos de referencia como Humaneval.
Evals simples de OpenAi
Un marco liviano para realizar evaluaciones de referencia, lo que permite comparaciones de modelos con contrapartes de última generación, incluidas las evaluaciones de disparo cero.
