Mestr LLM-Evaluering: De 4 Fundamentale Tilgange

Denne artikel præsenterer en dybdegående gennemgang af fire primære metoder til evaluering af store sprogmodeller (LLM'er), opdelt i benchmark-baserede og bedømmelses-baserede tilgange.

Benchmark-baserede metoder:

1. Multiple-choice spørgsmål (fx MMLU): Denne historisk set mest anvendte metode evaluerer modellernes viden og evne til at huske information ved at besvare multiple-choice spørgsmål. Eksempler som MMLU (Massive Multitask Language Understanding) omfatter et bredt spektrum af emner. Evalueringen måles typisk ved nøjagtighed, hvor man enten direkte sammenligner den forudsagte svarmulighed med den korrekte eller anvender log-probability scoring. En væsentlig begrænsning ved denne metode er, at den kun vurderer evnen til at vælge mellem prædefinerede svarmuligheder og ikke reelt afspejler fri tekstgenerering eller praktisk anvendelse.

2. Verifikatorer: Denne tilgang tillader LLM'er at generere frit formulerede svar, som derefter ekstraheres og sammenlignes med det korrekte svar ved hjælp af en "verifikator". Dette kan omfatte eksterne værktøjer som kodeinterpretere eller regnemaskiner, især for domæner som matematik og kodning. Metoden er effektiv til at evaluere præcision i disse specifikke områder og understøtter skridt-for-skridt ræsonnement, men er begrænset til domæner, der let kan verificeres, og kan introducere kompleksitet gennem eksterne afhængigheder.

Bedømmelses-baserede metoder:

3. Leaderboards (fx LM Arena): Her rangeres modeller baseret på præferencer fra brugere eller andre LLM'er. Platforme som LM Arena lader brugere sammenligne og stemme på foretrukne svar fra forskellige modeller. Disse præferencer aggregeres typisk ved hjælp af Elo-ratingsystemet (eller lignende statistiske modeller som Bradley-Terry) for at skabe en rangliste. Fordelene inkluderer en mere holistisk evaluering, der kan fange stil, hjælpsomhed og sikkerhed, men metoden er dyr, tidskrævende, måler ikke absolut korrekthed og kan være følsom over for demografiske faktorer, promptvalg og stemmebias.

4. LLM-bedømmere (LLM Judges): En anden LLM bruges som bedømmer til at evaluere en anden LLM's svar baseret på en foruddefineret "rubric" (retningslinjer) og et reference-svar. Dette tilbyder skalerbarhed og konsistens sammenlignet med menneskelig bedømmelse, men resultaterne afhænger stærkt af bedømmer-LLM'ens kapacitet, rubrics kvalitet og promptens udformning. Metoden mangler den reproducerbarhed, som faste benchmarks tilbyder, men kan supplere andre evalueringsmetoder ved at tilbyde en mere nuanceret bedømmelse af svar-kvalitet.

Artiklen konkluderer, at der ikke findes én enkelt "bedste" evalueringsmetode, da hver har sine egne fordele og ulemper. En kombination af forskellige metoder, der passer til det specifikke anvendelsesformål og de ønskede resultater, er ofte den mest effektive tilgang for at opnå en grundig forståelse af en LLM's styrker og svagheder.

Original: https://magazine.sebastianraschka.com/p/llm-evaluation-4-approaches