6 chỉ số quan trọng đánh giá hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn

• MixEval kết hợp các câu hỏi từ người dùng thực tế với các bài kiểm tra thương mại để tạo ra một khung đánh giá vững chắc. Phiên bản MixEval-Hard tập trung vào các truy vấn khó hơn. MixEval có ưu điểm vượt trội so với Chatbot Arena với tương quan xếp hạng mô hình 0.96 và tiết kiệm 6% thời gian và chi phí so với MMLU.

• IFEval là một bài kiểm tra đơn giản và có thể lặp lại để đánh giá khả năng tuân thủ các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên của LLM. Bài kiểm tra bao gồm khoảng 500 lời nhắc với một hoặc nhiều hướng dẫn có thể kiểm chứng được.

• Arena-Hard-Auto-v0.1 là một công cụ đánh giá tự động cho các LLM được tinh chỉnh theo hướng dẫn. Nó bao gồm 500 câu hỏi khó từ người dùng và so sánh câu trả lời của mô hình với mô hình cơ sở bằng cách sử dụng GPT-4-Turbo làm người đánh giá.

• MMLU đánh giá độ chính xác đa nhiệm của mô hình trong nhiều lĩnh vực như khoa học máy tính, luật, lịch sử Hoa Kỳ và toán học cơ bản. Đây là một bài kiểm tra 57 mục đòi hỏi mô hình phải có hiểu biết rộng về thế giới và khả năng giải quyết vấn đề.

• GSM8K cung cấp một bộ 8.5K bài toán từ đơn giản đến phức tạp ở cấp tiểu học để đánh giá khả năng lập luận toán học nhiều bước của mô hình ngôn ngữ hiện đại.

• HumanEval đánh giá kỹ năng viết mã Python của Codex, một mô hình ngôn ngữ GPT được tối ưu hóa trên mã nguồn mở công khai từ GitHub. Codex vượt trội hơn GPT-3 và GPT-J, giải quyết được 28.8% các vấn đề trên bài kiểm tra HumanEval.

📌 Các chỉ số như MixEval, IFEval, Arena-Hard, MMLU, GSM8K và HumanEval đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá toàn diện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn trong các tình huống thực tế. Chúng giúp xác định các điểm mạnh, điểm yếu và không gian cải tiến của mô hình trong nhiều lĩnh vực như tuân thủ hướng dẫn, lập luận toán học và viết mã.

https://www.marktechpost.com/2024/06/19/key-metrics-for-evaluating-large-language-models-llms/