از بنچمارک‌های عمومی تا بنچمارک‌های داخلی؛ چرا باید جدی‌شون بگیریم؟

ساختن internal benchmarks برای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) یکی از مهم‌ترین ابزارها برای درک واقعی از توانایی‌ها و محدودیت‌های مدل در کاربردهای خاصه. معیارهای عمومی که معمولا در تحقیقات یا گزارش‌های رسمی منتشر می‌شن، بیشتر برای سنجش عملکرد کلی طراحی شدن و لزوما با نیازهای سازمان یا پروژه ما هماهنگ نیستن. به همین خاطر، وقتی می‌خوایم مدلی رو وارد محیط عملیاتی کنیم، لازم داریم معیارهایی طراحی کنیم که دقیقا هم‌راستا با وظایف واقعی و اهداف ما باشن.

اولین قدم در طراحی benchmark داخلی اینه که مشخص کنیم دقیقا چه وظایف یا tasksی برای ما اهمیت دارن. مثلا ممکنه سازمان به توانایی مدل در خلاصه‌سازی، تولید کد، پاسخ‌گویی به سؤالات تخصصی یا تحلیل متون نیاز داشته باشه. بعد از این مرحله باید داده‌ها و ورودی‌هایی جمع‌آوری بشن که به‌خوبی بازتاب‌دهنده همون حوزه باشن. این داده‌ها بهتره تنوع داشته باشن؛ بعضی ساده، بعضی متوسط و بعضی دشوار تا عملکرد مدل در سطوح مختلف بررسی بشه.

در گام بعد باید معیارهای ارزیابی یا evaluation metrics رو مشخص کنیم. این معیارها تنها به دقت یا accuracy محدود نمی‌شن، بلکه می‌تونن شامل شاخص‌هایی مثل روانی متن (fluency)، واقع‌گرایی و درستی اطلاعات (factuality)، ارتباط پاسخ با پرسش، و حتی پایداری (consistency) باشن. وزن هر معیار هم بسته به اهداف سازمان قابل تغییر و تنظیمه. بعد از اجرای مدل روی این ورودی‌ها و جمع‌آوری نتایج، باید تحلیل دقیقی روی خطاها انجام بشه. این تحلیل کمک می‌کنه بفهمیم مدل دقیقا در چه موقعیت‌هایی ضعف نشون می‌ده و چه الگوهای مشترکی در خروجی‌های نامطلوب دیده می‌شن.

ساختن benchmark یک فرآیند ایستا نیست؛ بلکه نیازمند بازبینی و اصلاح مداومه. ممکنه بعد از چند بار اجرا لازم باشه داده‌های جدید اضافه کنیم، ورودی‌ها رو متنوع‌تر کنیم یا حتی وزن معیارها رو تغییر بدیم تا نتایج واقعی‌تر بشن. این چرخه تکراری باعث می‌شه benchmark به مرور دقیق‌تر و ارزشمندتر بشه. علاوه بر این، حتی بعد از اینکه مدل در محیط عملیاتی مستقر شد، لازمه همچنان benchmark داخلی اجرا بشه تا افت عملکرد یا تغییر رفتار مدل به‌موقع شناسایی بشه.

البته این مسیر چالش‌های خودش رو هم داره. تولید داده‌های متنوع و باکیفیت زمان‌بره، و همیشه خطر overfitting روی داده‌های benchmark وجود داره؛ یعنی مدل فقط برای همون ورودی‌ها خوب جواب بده ولی در دنیای واقعی ضعیف عمل کنه. از طرف دیگه، معیارهایی مثل factuality یا اخلاقی بودن جواب‌ها به‌خاطر نداشتن پاسخ مطلق، سخت‌تر قابل اندازه‌گیری هستن. به همین خاطر، همیشه باید تعادلی بین سادگی معیار و قدرت تفکیک‌دهندگی اون برقرار بشه.

به‌طور خلاصه، internal benchmark ابزاریه که اگر درست طراحی و مدیریت بشه، می‌تونه به ما کمک کنه تصویری دقیق‌تر از توانایی‌های واقعی LLM داشته باشیم و اطمینان پیدا کنیم که مدل در شرایط واقعی همون عملکردی رو نشون می‌ده که انتظار داریم.

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🥇 اهورا ارائه دهنده زیرساخت‌های هوش مصنوعی مبتنی بر GPU

🌐 لینک ارتباط با اهورا

@reza_jafari_ai