Tác giả: Irina Barskaya, Tiến sĩ, Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu tại Yandex
Cập nhật ngày 28 tháng 8 năm 2024
Hiểu vai trò và giới hạn của các tiêu chuẩn đánh giá trong việc đánh giá hiệu suất của LLM. Khám phá các kỹ thuật phát triển LLM mạnh mẽ.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở nên cực kỳ phổ biến trong những năm gần đây. Chắc chắn bạn cũng đã nhận thấy điều này. Khả năng đặc biệt của LLM trong việc hiểu các lệnh ngôn ngữ của con người đã khiến chúng trở thành sự tích hợp hoàn hảo cho các doanh nghiệp, hỗ trợ quy trình làm việc quan trọng và tự động hóa các nhiệm vụ để đạt hiệu quả tối đa. Hơn thế nữa, ngoài hiểu biết thông thường của người dùng, LLM còn có thể làm được nhiều hơn thế. Và khi sự phụ thuộc của chúng ta vào chúng ngày càng tăng, chúng ta thực sự cần chú ý nhiều hơn đến các biện pháp để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cần thiết. Đây là một nhiệm vụ toàn cầu liên quan đến các tổ chức lớn, nhưng trong phạm vi doanh nghiệp, hiện nay có nhiều tiêu chuẩn đánh giá có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của LLM trong các lĩnh vực khác nhau. Các tiêu chuẩn này có thể kiểm tra khả năng của mô hình trong việc hiểu biết, xây dựng logic, toán học, và nhiều hơn nữa, và kết quả sẽ xác định liệu một LLM có sẵn sàng cho việc triển khai trong doanh nghiệp hay không.
Trong bài viết này, tôi đã thu thập một danh sách toàn diện các tiêu chuẩn đánh giá phổ biến nhất để đánh giá LLM. Chúng ta sẽ thảo luận chi tiết về từng tiêu chuẩn và xem các LLM khác nhau đáp ứng các tiêu chí đánh giá như thế nào. Nhưng trước tiên, hãy hiểu rõ hơn về việc đánh giá LLM.
Đánh giá LLM là gì?
Giống như các mô hình AI khác, LLM cũng cần được đánh giá dựa trên các tiêu chuẩn cụ thể để đánh giá các khía cạnh khác nhau của hiệu suất mô hình ngôn ngữ: kiến thức, độ chính xác, độ tin cậy và tính nhất quán. Các tiêu chuẩn thông thường bao gồm:
- Hiểu câu hỏi của người dùng: Đánh giá khả năng của mô hình trong việc hiểu và diễn giải chính xác một loạt các đầu vào của người dùng.
- Xác minh đầu ra: Kiểm tra các phản hồi do AI tạo ra dựa trên một cơ sở kiến thức đáng tin cậy để đảm bảo chúng chính xác và liên quan.
- Tính mạnh mẽ: Đo lường hiệu suất của mô hình khi gặp các đầu vào mơ hồ, không hoàn chỉnh hoặc nhiễu.
Việc đánh giá LLM mang lại cho các nhà phát triển khả năng nhận diện và giải quyết hạn chế một cách hiệu quả, để họ có thể cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể. Nếu một LLM được đánh giá kỹ lưỡng, nó sẽ đủ chính xác và mạnh mẽ để xử lý các ứng dụng thực tế khác nhau, kể cả những ứng dụng có đầu vào mơ hồ hoặc không ngờ tới.
Các Tiêu Chuẩn Đánh Giá
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một trong những công nghệ phức tạp nhất cho đến nay và có thể hỗ trợ ngay cả những ứng dụng phức tạp nhất. Do đó, quá trình đánh giá chúng cũng phải phức tạp tương đương, kiểm tra quá trình suy nghĩ và độ chính xác kỹ thuật của chúng.
Một tiêu chuẩn đánh giá sử dụng các bộ dữ liệu, chỉ số và nhiệm vụ đánh giá cụ thể để kiểm tra hiệu suất của LLM, cho phép so sánh các LLM khác nhau và đo lường độ chính xác của chúng, từ đó thúc đẩy tiến bộ trong ngành thông qua việc cải thiện hiệu suất.
Dưới đây là một số khía cạnh điển hình về hiệu suất của LLM:
- Kiến thức: Kiến thức của mô hình cần được kiểm tra trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Đó là lý do cho tiêu chuẩn đánh giá kiến thức. Nó đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình trong việc nhớ lại thông tin từ các lĩnh vực khác nhau, như Vật lý, Lập trình, Địa lý, v.v.
- Lý luận logic: Điều này có nghĩa là kiểm tra khả năng của mô hình trong việc ‘suy nghĩ’ từng bước và rút ra kết luận logic. Thường bao gồm các kịch bản mà mô hình phải chọn ra tiếp tục hoặc giải thích hợp lý nhất dựa trên kiến thức hàng ngày và lý luận logic.
- Đọc hiểu: Các mô hình cần phải xuất sắc trong việc diễn giải ngôn ngữ tự nhiên và sau đó tạo ra các phản hồi phù hợp. Bài kiểm tra này giống như trả lời câu hỏi dựa trên đoạn văn để đánh giá khả năng hiểu, suy luận và ghi nhớ chi tiết. Giống như một bài kiểm tra đọc hiểu ở trường học.
- Hiểu mã: Điều này cần thiết để đo lường khả năng của mô hình trong việc hiểu, viết và gỡ lỗi mã nguồn. Các tiêu chuẩn này đưa ra các nhiệm vụ hoặc vấn đề liên quan đến mã mà mô hình phải giải quyết chính xác, thường bao phủ nhiều ngôn ngữ lập trình và các mô hình lập trình.
- Kiến thức về thế giới: Để đánh giá sự hiểu biết của mô hình về kiến thức chung về thế giới. Các bộ dữ liệu này thường có các câu hỏi đòi hỏi kiến thức rộng, mang tính bách khoa toàn thư để trả lời đúng, điều này làm cho chúng khác biệt với các tiêu chuẩn đánh giá kiến thức cụ thể và chuyên sâu hơn.
Tiêu chuẩn đánh giá “Kiến thức”
MMLU (Multimodal Language Understanding)
Tiêu chuẩn này được thiết lập để kiểm tra sự nắm bắt kiến thức thực tế của LLM về nhiều chủ đề khác nhau như nhân văn, khoa học xã hội, lịch sử, khoa học máy tính và thậm chí là luật pháp. Với 57 câu hỏi và 15 nghìn nhiệm vụ, MMLU nhằm đảm bảo rằng mô hình có khả năng lý luận tuyệt vời. Điều này làm cho MMLU trở thành một công cụ tốt để đánh giá kiến thức thực tế và khả năng lý luận của LLM trong việc xử lý các chủ đề khác nhau.
Gần đây, nó đã trở thành một tiêu chuẩn quan trọng để đánh giá LLM trong các lĩnh vực nêu trên. Các nhà phát triển luôn muốn tối ưu hóa mô hình của họ để vượt trội so với các mô hình khác trong tiêu chuẩn này, khiến nó trở thành tiêu chuẩn mặc định để đánh giá khả năng lý luận nâng cao và kiến thức trong LLM. Các mô hình lớn cấp doanh nghiệp đã cho thấy điểm số ấn tượng trên tiêu chuẩn này, bao gồm GPT-4-omni với 88,7%, Claude 3 Opus với 86,8%, Gemini 1.5 Pro với 85,9%, và Llama-3 70B với 82%. Các mô hình nhỏ hơn thường không đạt hiệu quả cao trong tiêu chuẩn này, thường không vượt quá 60-65%, nhưng hiệu suất gần đây của Phi-3-Small-7b đạt 75,3% là một điều đáng suy nghĩ.
Tuy nhiên, MMLU không phải là không có nhược điểm: nó có các vấn đề đã biết như câu hỏi mơ hồ, câu trả lời không chính xác, và thiếu ngữ cảnh. Nhiều người cho rằng một số nhiệm vụ của nó quá dễ để có thể đánh giá đúng LLM.
Tôi muốn làm rõ rằng các tiêu chuẩn như MMLU không phản ánh hoàn hảo các tình huống thực tế. Nếu một LLM đạt điểm cao trong tiêu chuẩn này, điều đó không có nghĩa là nó đã trở thành chuyên gia về chủ đề đó. Các tiêu chuẩn đánh giá thường có phạm vi giới hạn và thường dựa vào câu hỏi trắc nghiệm, không thể nào hoàn toàn nắm bắt được sự phức tạp và ngữ cảnh của các tương tác trong thế giới thực. Hiểu biết thực sự đòi hỏi biết thông tin và áp dụng kiến thức đó một cách linh hoạt, điều này bao gồm tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và hiểu ngữ cảnh. Vì những lý do này, các LLM liên tục cần được tinh chỉnh và cập nhật để mô hình giữ được tính phù hợp và hiệu quả của tiêu chuẩn đánh giá.
GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark)
Tiêu chuẩn đánh giá này kiểm tra khả năng lý luận logic của LLM bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu chỉ với 448 câu hỏi. Các chuyên gia trong lĩnh vực đã phát triển tiêu chuẩn này và nó bao gồm các chủ đề trong sinh học, vật lý và hóa học.
Mỗi câu hỏi trải qua quá trình xác minh sau:
- Một chuyên gia trong cùng lĩnh vực trả lời câu hỏi và cung cấp phản hồi chi tiết.
- Người viết câu hỏi sửa đổi câu hỏi dựa trên phản hồi này.
- Một chuyên gia thứ hai trả lời câu hỏi đã được sửa đổi.
Quy trình này thực sự đảm bảo rằng các câu hỏi khách quan, chính xác và thách thức đối với một mô hình ngôn ngữ. Ngay cả các học giả có kinh nghiệm cấp tiến sĩ cũng chỉ đạt độ chính xác 65% với những câu hỏi này, trong khi GPT-4-omni chỉ đạt 53,6%, điều này cho thấy khoảng cách giữa trí tuệ con người và máy móc.
Do yêu cầu trình độ chuyên môn cao, bộ dữ liệu này thực tế khá nhỏ, điều này phần nào hạn chế sức mạnh thống kê để so sánh độ chính xác và yêu cầu các kích thước hiệu ứng lớn. Các chuyên gia đã tạo và xác minh các câu hỏi này đến từ Upwork, vì vậy có thể họ đã đưa vào những thiên vị dựa trên chuyên môn của họ và các chủ đề được đề cập.
Tiêu chuẩn đánh giá về mã nguồn
HumanEval
HumanEval gồm 164 bài toán lập trình, là một bài kiểm tra thực sự về khả năng lập trình của LLM. Tiêu chuẩn này được thiết kế để kiểm tra khả năng lập trình cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Nó sử dụng chỉ số pass@k để đánh giá độ chính xác chức năng của mã nguồn được tạo ra, tức là tính xác suất ít nhất một trong số k mẫu mã do LLM tạo ra vượt qua các bài kiểm tra.
Mặc dù bộ dữ liệu HumanEval bao gồm các chữ ký hàm, docstring, thân mã, và một số bài kiểm tra đơn vị, nhưng nó không bao gồm đầy đủ các vấn đề lập trình trong thế giới thực, do đó sẽ không kiểm tra đầy đủ khả năng của mô hình trong việc tạo mã chính xác cho các kịch bản đa dạng.
MBPP (Mostly Basic Python Programming)
Tiêu chuẩn MBPP bao gồm 1.000 câu hỏi lập trình Python được lấy từ cộng đồng. Đây là những vấn đề ở cấp độ nhập môn và tập trung vào kỹ năng lập trình cơ bản. Nó sử dụng các phương pháp few-shot và fine tuning để đánh giá hiệu suất của mô hình, với các mô hình lớn hơn thường có hiệu suất tốt hơn trên bộ dữ liệu này. Tuy nhiên, vì bộ dữ liệu chủ yếu chứa các chương trình ở mức độ nhập môn, nó vẫn chưa thể đại diện đầy đủ cho sự phức tạp và thách thức của các ứng dụng thực tế.
Tiêu chuẩn đánh giá về Toán học
Mặc dù hầu hết các LLM khá giỏi trong việc cấu trúc các câu trả lời tiêu chuẩn, nhưng lý luận toán học lại là một vấn đề lớn hơn nhiều đối với chúng. Tại sao? Bởi vì nó yêu cầu các kỹ năng liên quan đến việc hiểu câu hỏi, cách tiếp cận logic từng bước với lý luận toán học và tìm ra câu trả lời đúng.
Phương pháp “Chain of Thought” (CoT) được thiết kế để đánh giá các LLM trên các tiêu chuẩn liên quan đến toán học, bao gồm việc yêu cầu các mô hình giải thích quá trình suy luận từng bước khi giải quyết một vấn đề. Phương pháp này mang lại nhiều lợi ích, giúp quá trình lý luận trở nên minh bạch hơn, giúp xác định các lỗ hổng trong logic của mô hình và cho phép đánh giá chi tiết hơn về kỹ năng giải quyết vấn đề. Bằng cách chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành một loạt các bước đơn giản hơn, CoT có thể cải thiện hiệu suất của mô hình trên các tiêu chuẩn toán học và cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về khả năng lý luận của nó.
GSM8K: Tiêu chuẩn Toán học phổ biến
Một trong những tiêu chuẩn đánh giá khả năng toán học nổi tiếng cho LLM là bộ dữ liệu GSM8K. GSM8K bao gồm 8.5 nghìn bài toán toán học cấp trung học cơ sở, cần vài bước để giải quyết và các giải pháp chủ yếu liên quan đến việc thực hiện một chuỗi các phép tính cơ bản. Thông thường, các mô hình lớn hơn hoặc được huấn luyện đặc biệt cho lý luận toán học có xu hướng đạt hiệu suất tốt hơn trên tiêu chuẩn này, ví dụ: các mô hình GPT-4 đạt điểm 96,5%, trong khi DeepSeekMATH-RL-7B hơi chậm hơn với 88,2%.
Mặc dù GSM8K hữu ích trong việc đánh giá khả năng của mô hình để xử lý các bài toán toán học cấp tiểu học, nhưng nó có thể không hoàn toàn nắm bắt được khả năng của mô hình trong việc giải quyết các thách thức toán học phức tạp hoặc đa dạng hơn, do đó hạn chế hiệu quả của nó như một thước đo toàn diện về khả năng toán học.
The Math Dataset: Một sự thay thế toàn diện
Bộ dữ liệu toán học này đã giải quyết các thiếu sót của các tiêu chuẩn như GSM8K. Bộ dữ liệu này rộng hơn, bao gồm từ số học cơ bản đến các vấn đề cấp trung học phổ thông và thậm chí cả đại học. Bộ dữ liệu này còn được so sánh với con người, với một nghiên cứu sinh tiến sĩ khoa học máy tính không thích toán học đạt độ chính xác 40%, trong khi một người đoạt huy chương vàng đạt độ chính xác 90%.
Bộ dữ liệu toán học cung cấp một đánh giá toàn diện hơn về khả năng toán học của LLM. Nó chứng minh rằng mô hình không chỉ thành thạo trong số học cơ bản mà còn có khả năng giải quyết các lĩnh vực phức tạp như đại số, hình học và giải tích. Tuy nhiên, sự phức tạp và đa dạng gia tăng của các vấn đề có thể khiến các mô hình khó đạt được độ chính xác cao, đặc biệt là những mô hình không được huấn luyện rõ ràng trên một loạt các khái niệm toán học. Ngoài ra, các định dạng vấn đề đa dạng trong bộ dữ liệu Toán học có thể gây ra sự không nhất quán trong hiệu suất của mô hình, khiến việc đưa ra kết luận chính xác về khả năng toán học tổng thể của mô hình trở nên khó khăn hơn.
Sử dụng phương pháp Chain of Thought với bộ dữ liệu Toán học có thể nâng cao quá trình đánh giá vì nó tiết lộ khả năng suy luận từng bước của các LLM đối với một loạt các thách thức toán học. Một cách tiếp cận kết hợp như thế này đảm bảo rằng có một đánh giá mạnh mẽ và chi tiết hơn về khả năng toán học thực sự của LLM.
Tiêu chuẩn đánh giá về Đọc hiểu
Đánh giá đọc hiểu nhằm đánh giá khả năng hiểu và xử lý văn bản phức tạp của mô hình, điều này đặc biệt quan trọng cho các ứng dụng như hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung và truy xuất thông tin. Có một số tiêu chuẩn được thiết kế để đánh giá kỹ năng này, mỗi tiêu chuẩn có các thuộc tính độc đáo góp phần vào việc đánh giá toàn diện khả năng của một mô hình.
RACE (Bộ dữ liệu Đọc hiểu từ các Kỳ thi)
Tiêu chuẩn RACE bao gồm gần 28.000 đoạn văn và 100.000 câu hỏi được thu thập từ các kỳ thi tiếng Anh dành cho học sinh trung học cơ sở và trung học phổ thông Trung Quốc, trong độ tuổi từ 12 đến 18. Tiêu chuẩn này không giới hạn câu hỏi và câu trả lời phải được trích xuất từ các đoạn văn đã cho, làm cho nhiệm vụ trở nên khó khăn hơn.
RACE bao quát một phạm vi rộng lớn các chủ đề và loại câu hỏi, tạo ra một đánh giá kỹ lưỡng và bao gồm các câu hỏi ở các mức độ khó khác nhau. Ngoài ra, các câu hỏi trong RACE được thiết kế đặc biệt để kiểm tra kỹ năng đọc của con người và được tạo ra bởi các chuyên gia trong lĩnh vực này.
Tuy nhiên, tiêu chuẩn này cũng có một số hạn chế. Vì nó được phát triển dựa trên tài liệu giáo dục của Trung Quốc, nó có thể dẫn đến việc giới thiệu các định kiến văn hóa không phản ánh bối cảnh toàn cầu. Ngoài ra, mức độ khó cao ở một số câu hỏi không thực sự đại diện cho các nhiệm vụ thường gặp trong thực tế, dẫn đến kết quả đánh giá hiệu suất có thể không hoàn toàn chính xác.
DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)
Một cách tiếp cận đáng chú ý khác là DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs), thách thức các mô hình thực hiện lập luận rời rạc trên các đoạn văn. DROP có 96.000 câu hỏi để kiểm tra khả năng lập luận của LLMs, và các câu hỏi này được trích xuất từ Wikipedia và thu thập từ cộng đồng thông qua Amazon Mechanical Turk. Câu hỏi trong DROP thường yêu cầu mô hình thực hiện các phép toán như cộng, trừ và so sánh dựa trên thông tin rải rác trong một đoạn văn.
Các câu hỏi rất thách thức. Chúng yêu cầu LLMs xác định nhiều số liệu trong đoạn văn và thực hiện các phép cộng hoặc trừ để tìm ra câu trả lời cuối cùng. Những mô hình lớn như GPT-4 và Palm đạt được kết quả lần lượt là 80% và 85%, trong khi con người đạt được 96% trên bộ dữ liệu DROP.
Tiêu chuẩn đánh giá về Common Sense
Việc kiểm tra khả năng suy luận thông thường trong các mô hình ngôn ngữ là một điều thú vị nhưng cũng rất quan trọng vì nó đánh giá khả năng của mô hình trong việc đưa ra các phán đoán và suy luận phù hợp với lý trí của con người. Khác với chúng ta, những người phát triển một mô hình thế giới toàn diện thông qua kinh nghiệm thực tiễn, các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn mà không thực sự hiểu bối cảnh. Điều này có nghĩa là các mô hình gặp khó khăn với các nhiệm vụ yêu cầu sự hiểu biết trực quan về các tình huống hàng ngày, lý luận logic và kiến thức thực tiễn, những yếu tố rất quan trọng cho các ứng dụng AI mạnh mẽ và đáng tin cậy.
HellaSwag (Các kết thúc khó khăn, Bối cảnh dài hơn và Các hoạt động Low-shot cho Tình huống với Các Tạo ra Adversarial)
HellaSwag được phát triển bởi Rowan Zellers và các đồng nghiệp tại Đại học Washington và Viện Allen về Trí tuệ Nhân tạo. Tiêu chuẩn này được thiết kế để kiểm tra khả năng của mô hình trong việc dự đoán sự tiếp tục hợp lý nhất của một tình huống đã cho. Tiêu chuẩn này được xây dựng bằng cách sử dụng Lọc Adversarial (AF), nơi một loạt các bộ phân biệt chọn các câu trả lời sai do máy tạo ra theo cách lặp đi lặp lại. Phương pháp này tạo ra một bộ dữ liệu với các ví dụ đơn giản cho con người nhưng thách thức cho các mô hình, dẫn đến một “khu vực Goldilocks” về mức độ khó khăn.
Mặc dù Hellaswag đã thách thức các mô hình trước đây, các mô hình tiên tiến như GPT-4 đã đạt được các mức hiệu suất gần với độ chính xác của con người, cho thấy sự tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, những kết quả này gợi ý sự cần thiết phải liên tục phát triển các tiêu chuẩn để theo kịp sự tiến bộ trong khả năng của AI.
Openbook
Bộ dữ liệu Openbook bao gồm 5.957 câu hỏi trắc nghiệm cấp độ cơ bản về khoa học. Các câu hỏi được thu thập từ các kỳ thi sách mở và được phát triển để đánh giá sự hiểu biết của con người về chủ đề này.
Tiêu chuẩn Openbook yêu cầu khả năng lập luận vượt ra ngoài việc truy xuất thông tin. GPT-4 hiện đạt được độ chính xác cao nhất là 95,9%.
OpenbookQA được mô phỏng theo các kỳ thi sách mở và bao gồm 5.957 câu hỏi trắc nghiệm về khoa học cấp độ cơ bản. Các câu hỏi này được thiết kế để kiểm tra sự hiểu biết của 1.326 sự kiện khoa học cốt lõi và khả năng áp dụng chúng vào các tình huống mới.
Tương tự như Hellaswag, các mô hình trước đây gặp khó khăn với OpenbookQA, nhưng các mô hình hiện đại như GPT-4 đã đạt được hiệu suất gần với con người. Sự tiến bộ này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các tiêu chuẩn phức tạp và tinh vi hơn để tiếp tục mở rộng ranh giới của sự hiểu biết AI.
Các Tiêu Chuẩn Đánh Giá Có Đủ Cho Việc Đánh Giá Hiệu Suất của LLM Không?
Các tiêu chuẩn đánh giá cung cấp một phương pháp chuẩn hóa để đánh giá hiệu suất của LLM, nhưng chúng cũng có thể gây hiểu lầm. Tổ chức Hệ thống Mô hình Lớn cho rằng một tiêu chuẩn đánh giá LLM tốt nên có khả năng mở rộng, có thể đánh giá các mô hình mới với một số lượng thử nghiệm tương đối nhỏ và cung cấp một thứ hạng độc nhất cho tất cả các mô hình. Tuy nhiên, có một số lý do tại sao chúng có thể không đủ. Dưới đây là một số lý do:
Rò Rỉ Tiêu Chuẩn
Đây là một tình huống phổ biến, xảy ra khi dữ liệu huấn luyện chồng chéo với dữ liệu kiểm tra, gây ra đánh giá gây hiểu lầm. Nếu một mô hình đã gặp một số câu hỏi kiểm tra trong quá trình huấn luyện, kết quả của nó có thể không phản ánh chính xác khả năng thực sự của nó. Một tiêu chuẩn lý tưởng nên giảm thiểu việc ghi nhớ và phản ánh các tình huống thực tế.
Thiên Kiến Đánh Giá
Bảng xếp hạng tiêu chuẩn đánh giá LLM được sử dụng để so sánh hiệu suất của các mô hình trên nhiều nhiệm vụ khác nhau. Tuy nhiên, việc dựa vào các bảng xếp hạng này để so sánh các mô hình có thể gây hiểu lầm. Những thay đổi đơn giản trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn, như thay đổi thứ tự của các câu hỏi, có thể làm thay đổi thứ hạng của các mô hình lên đến tám vị trí. Ngoài ra, các mô hình LLM có thể có hiệu suất khác nhau tùy thuộc vào phương pháp chấm điểm, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của việc xem xét thiên kiến đánh giá.
Tính Mở Của Các Nhiệm Vụ
Tương tác với LLM trong thế giới thực liên quan đến việc thiết kế các câu lệnh để tạo ra các đầu ra AI mong muốn. Đầu ra của LLM phụ thuộc vào hiệu quả của các câu lệnh, và các tiêu chuẩn được thiết kế để kiểm tra khả năng nhận thức ngữ cảnh của LLMs. Trong khi các tiêu chuẩn được thiết kế để kiểm tra khả năng nhận thức ngữ cảnh của LLMs, chúng không phải lúc nào cũng chuyển giao trực tiếp đến hiệu suất trong thực tế. Ví dụ, một mô hình đạt điểm 100% trên một bộ dữ liệu tiêu chuẩn, chẳng hạn như LSAT, không đảm bảo mức độ chính xác tương tự trong các ứng dụng thực tế. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét tính mở của các nhiệm vụ trong thế giới thực trong việc đánh giá LLM.
Đánh Giá Hiệu Quả Đối Với Các LLM Vững Chắc
Vì bạn đã biết rằng các tiêu chuẩn đánh giá không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất vì chúng không phải lúc nào cũng tổng quát được tất cả các vấn đề, nhưng có những phương pháp khác.
Tiêu Chuẩn Tùy Chỉnh
Những tiêu chuẩn này rất phù hợp để kiểm tra các hành vi và chức năng cụ thể trong các tình huống nhiệm vụ đặc thù. Ví dụ, nếu LLM được thiết kế cho các cán bộ y tế, các bộ dữ liệu thu thập từ các môi trường y tế sẽ đại diện hiệu quả cho các tình huống thực tế. Những tiêu chuẩn tùy chỉnh này có thể tập trung vào việc hiểu ngôn ngữ theo lĩnh vực cụ thể, hiệu suất và các yêu cầu ngữ cảnh độc đáo. Bằng cách đồng bộ hóa các tiêu chuẩn với các tình huống thực tế có thể xảy ra, bạn có thể đảm bảo rằng LLM hoạt động tốt trong tổng quát và xuất sắc trong các nhiệm vụ cụ thể mà nó được thiết kế để thực hiện. Điều này có thể giúp xác định và giải quyết bất kỳ khoảng cách hoặc điểm yếu nào trong khả năng của mô hình ngay từ đầu.
Quy Trình Phát Hiện Rò Rỉ Dữ Liệu
Nếu bạn muốn các đánh giá của mình thể hiện “tính toàn vẹn”, việc có một quy trình tiêu chuẩn không bị rò rỉ dữ liệu là rất quan trọng. Rò rỉ dữ liệu xảy ra khi dữ liệu tiêu chuẩn được đưa vào tập huấn luyện của mô hình, dẫn đến điểm số hiệu suất giả tạo cao. Để tránh điều này, các tiêu chuẩn nên được đối chiếu với dữ liệu huấn luyện trước đó. Thêm vào đó, các bước để tránh thông tin đã thấy trước đó là cần thiết. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các bộ dữ liệu độc quyền hoặc được chọn lọc mới, được giữ riêng biệt khỏi quy trình huấn luyện của mô hình – điều này sẽ đảm bảo rằng các chỉ số hiệu suất bạn nhận được phản ánh khả năng tổng quát tốt của mô hình.
Đánh Giá Con Người
Các chỉ số tự động không thể tự mình nắm bắt toàn bộ phổ hiệu suất của một mô hình, đặc biệt là khi nói đến các khía cạnh rất tinh tế và chủ quan của việc hiểu và sinh ngôn ngữ. Trong trường hợp này, đánh giá của con người mang lại một cái nhìn tổng quan chính xác hơn nhiều:
- Thuê Chuyên Gia: Các chuyên gia có thể cung cấp đánh giá chi tiết và đáng tin cậy, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên biệt.
- Crowdsourcing: Các nền tảng như Amazon Mechanical Turk cho phép bạn thu thập ý kiến đánh giá của con người đa dạng một cách nhanh chóng và với chi phí thấp.
- Phản Hồi Cộng Đồng: Sử dụng các nền tảng như đấu trường bảng xếp hạng LMSYS, nơi người dùng có thể bỏ phiếu và so sánh các mô hình, tạo thêm một lớp thông tin bổ sung. Ví dụ, đấu trường LMSYS Chatbot Arena Hard đặc biệt hiệu quả trong việc làm nổi bật những khác biệt tinh tế giữa các mô hình hàng đầu thông qua tương tác và bỏ phiếu trực tiếp của người dùng.
Kết Luận
Nếu không có đánh giá và tiêu chuẩn, chúng ta sẽ không có cách nào để biết liệu khả năng của các LLM trong việc xử lý các nhiệm vụ thực tế có chính xác và phù hợp như chúng ta nghĩ hay không. Nhưng, như đã nói, các tiêu chuẩn không phải là phương pháp hoàn hảo để kiểm tra điều đó; chúng có thể dẫn đến những khoảng cách trong hiệu suất của các LLM. Điều này cũng có thể làm chậm sự phát triển của các LLM thực sự vững chắc cho công việc.
Trong một thế giới lý tưởng, các LLM sẽ hiểu các truy vấn của người dùng, nhận diện lỗi trong các gợi ý, hoàn thành các nhiệm vụ theo chỉ dẫn và tạo ra các đầu ra đáng tin cậy. Kết quả hiện tại đã rất tốt nhưng vẫn chưa đạt mức lý tưởng. Đây là lúc các tiêu chuẩn cụ thể cho nhiệm vụ, cùng với đánh giá của con người và phát hiện rò rỉ tiêu chuẩn, trở nên rất hữu ích. Bằng cách sử dụng những phương pháp này, chúng ta có cơ hội tạo ra các LLM thực sự vững chắc.
