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Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 und ChatGPT werden anhand spezifischer Benchmarks bewertet, um ihre Leistungsfähigkeit und Genauigkeit zu messen. Hier sind einige der Standard-Benchmarks, die in der Forschung und Industrie weit verbreitet sind:
1. GLUE (General Language Understanding Evaluation): GLUE ist ein umfangreicher Satz von Benchmark-Tests, der entwickelt wurde, um die Leistungsfähigkeit von LLMs im Bereich Sprachverständnis zu bewerten. Es umfasst eine Vielzahl von Tasks wie Satzpaar-Klassifikationen, Textkategorisierungen und NLI (Natural Language Inference). Beispiele für GLUE-Tasks sind der Stanford Sentiment Treebank (SST-2), der das Erkennen von positiver und negativer Sentiment in Sätzen testet, oder der Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC), welcher die Fähigkeit des Modells, Paraphrasen zu erkennen, untersucht.
Quelle: [GLUE Benchmark](https://gluebenchmark.com/)2. SuperGLUE: SuperGLUE ist eine Erweiterung und Verbesserung des GLUE-Benchmarks. Es zielt darauf ab, besonders anspruchsvolle Aufgaben darzustellen, die über die ursprünglichen GLUE-Tasks hinausgehen. Eine der Aufgaben im SuperGLUE-Set ist z.B. BoolQ (Boolean Questions), eine Aufgabe, bei der das Modell den Wahrheitsgehalt von freiformatigen Fragen auf Grundlage eines gegebenen Textes beurteilen muss.
Quelle: [SuperGLUE Benchmark](https://super.gluebenchmark.com/)3. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): SQuAD ist ein populärer Benchmark für die Bewertung der Fragebeantwortungsfähigkeiten von LLMs. Es besteht aus einer Sammlung von Fragen zu Wikipedia-Artikeln, bei denen das Modell Antworten extrahieren muss. SQuAD 2.0, eine erweiterte Version, fügt unanswerable questions hinzu, um die Robustheit des Modells zu überprüfen.
Quelle: [SQuAD Benchmark](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/)4. XNLI (Cross-lingual Natural Language Inference): XNLI ist ein Benchmark, der verwendet wird, um die Fähigkeit eines Modells zur Sprachübergreifenden logischen Schlussfolgerung zu testen. Hierbei müssen Modelle feststellen, ob eine Beziehung zwischen zwei Sätzen in verschiedenen Sprachen z.B. Entailment, Contradiction oder Neutral ist.
Quelle: [XNLI Benchmark](https://cims.nyu.edu/~sbowman/xnli/)5. CoQA (Conversational Question Answering Challenge): CoQA ist ein Benchmark, der die Qualität der Konversationsfähigkeiten von Modellen bewertet. Speziell wird hier getestet, wie gut ein Modell in der Lage ist, fortlaufende Fragestellungen in einem Gesprächskontext zu beantworten. Die Fragen sind so gestaltet, dass man bereits gestellte Fragen und Antworten verstehen und darauf aufbauen muss.
Quelle: [CoQA Benchmark](https://stanfordnlp.github.io/coqa/)Diese Benchmarks bieten jeweils unterschiedliche Arten von Aufgaben und Herausforderungen, die genauere Einblicke in die verschiedenen Fähigkeiten und Schwächen eines Language Models geben können. Herkömmlich werden Modelle auf jedem dieser Benchmarks evaluiert, um ihre Gesamtleistung zu bestimmen und zu vergleichen.
Indem Forscher und Ingenieure diese Benchmarks verwenden, können sie Fortschritte in der Modellleistung klar dokumentieren und vergleichen, wodurch ein besseres Verständnis und kontinuierliche Verbesserung der künstlichen Intelligenz im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung ermöglicht werden.
