Как сравнить два LLM с точки зрения производительности: комплексное веб -руководство для оценки и сравнительного анализа моделей языка

Эффективное сравнение языковых моделей требует систематического подхода, который объединяет стандартизированные тесты с конкретным тестированием. Это руководство проводит вас через процесс оценки LLMS для принятия обоснованных решений для ваших проектов.

Шаг 1: Определите свои цели сравнения

Прежде чем погрузиться в тесты, четко установите, что вы пытаетесь оценить:

🎯 Ключевые вопросы, чтобы ответить:

• Какие конкретные возможности наиболее важны для вашего приложения?
• Вы расставляете приоритет точности, скорости, стоимости или специализированных знаний?
• Вам нужны количественные показатели, качественные оценки или оба?

Совет профессионала: Создайте простую рубрику с взвешенной важности для каждой возможности, относящейся к вашим варианту использования.

Шаг 2: Выберите соответствующие тесты

Различные тесты измеряют различные возможности LLM:

Общее понимание языка

• MMLU (Массовое многозадачное понимание языка)
• ШЛЕМ (Целостная оценка языковых моделей)
• Большой-пластин (Помимо имитационного эталона игры)

Рассуждение и решение проблем

• GSM8K (Математика начальной школы 8K)
• Математика (Математическая способность эфуристики)
• Логика (Логические рассуждения)

Кодирование и технические способности

• Гуманевал (Синтез функции Python)
• MBPP (В основном основное программирование Python)
• DS-1000 (Проблемы науки о данных)

Правдивость и фактическая

• Правдифка (Правдивый вопрос ответа)
• FactScore (Фактическая оценка)

Инструкция следующая

• Alpaca Eval
• Mt-Bench (Многообразовательный эталон)

Оценка безопасности

• Красная команда Антропика набор данных
• Безопасность

Совет профессионала: Сосредоточьтесь на критериях, которые соответствуют вашему конкретному варианту использования, а не пытаются проверить все.

Шаг 3: Просмотрите существующие таблицы лидеров

Сэкономьте время, проверив опубликованные результаты на установленных таблицах лидеров:

Рекомендуемые таблицы лидеров

Шаг 4: Настройка среды тестирования

Обеспечить справедливое сравнение с последовательными условиями испытаний:

Контрольный список среды

• Используйте идентичное оборудование для всех тестов, когда это возможно
• Контроль по температуре, токенам максимума и другим параметрам генерации
• Документальные версии API или конфигурации развертывания
• Стандартизировать форматирование и инструкции по приглашению
• Используйте те же критерии оценки по моделям

Совет профессионала: Создайте файл конфигурации, который документирует все ваши параметры тестирования для воспроизводимости.

Шаг 5: Используйте структуры оценки

Несколько структур могут помочь автоматизировать и стандартизировать процесс оценки:

Популярные рамки оценки

Шаг 6: Реализация пользовательских испытаний на оценку

Выйдите за пределы стандартных тестов с тестами, адаптированными к вашим потребностям:

Пользовательские категории тестирования

• Специфичные для домена знания тесты, относящиеся к вашей отрасли
• Реальные подсказки Из ваших ожидаемых вариантов использования
• Крайные случаи это раздвигает границы модельных возможностей
• A/B Сравнения с одинаковыми входами в разных моделях
• Пользовательский тестирование с представителями пользователей

Совет профессионала: Включите как «ожидаемые» сценарии, так и сценарии «стресс -тест», которые бросают вызов моделям.

Шаг 7: анализировать результаты

Преобразовать необработанные данные в действенные идеи:

Методы анализа

• Сравните необработанные оценки по критериям
• Нормализовать результаты для учета различных масштабов
• Рассчитать пробелы в процентах
• Определите закономерности сильных и слабых сторон
• Рассмотрим статистическую значимость различий
• Производительность сюжета в разных областях возможностей

Шаг 8: Документируйте и визуализируйте выводы

Создайте четкую, сканируемую документацию ваших результатов:

Шаблон документации

Шаг 9: Рассмотрим компромиссы

Посмотрите за пределы необработанной производительности, чтобы сделать целостную оценку:

Ключевые компромиссные факторы

• Стоимость против производительности – Стоит ли улучшение цены?
• Скорость против точности -Вам нужны ответы в реальном времени?
• Контекст окна – Может ли он обрабатывать длину вашего документа?
• Специализированные знания – Это преуспевает в вашем домене?
• Надежность API -Служба стабильна и хорошо поддерживается?
• Конфиденциальность данных – Как обрабатываются ваши данные?
• Обновление частоты – Как часто модель улучшается?

Совет профессионала: Создайте взвешенную матрицу решений, которая во всех соответствующих соображениях.

Шаг 10: принять обоснованное решение

Переведите свою оценку в действие:

Окончательное процесс принятия решения

1. Ранные модели на основе производительности в приоритетных областях
2. Рассчитайте общую стоимость владения в течение ожидаемого периода использования
3. Рассмотрим требования к усилиям и интеграции в реализацию
4. Пилотный тест ведущего кандидата с помощью подмножества пользователей или данных
5. Установить текущие процессы оценки для мониторинга производительности
6. Задокументируйте свое обоснование решения для будущего справки

Нихил – стажер консультант в Marktechpost. Он получает интегрированную двойную степень в области материалов в Индийском технологическом институте, Харагпур. Нихил является энтузиастом AI/ML, который всегда исследует приложения в таких областях, как биоматериалы и биомедицинская наука. С большим опытом в области материальной науки, он изучает новые достижения и создает возможности для внесения вклад.