De standaardbenchmarks voor Large Language Models (LLM’s) zijn essentiële tools om de prestaties en capaciteiten van deze modellen te evalueren op verschillende aspecten zoals nauwkeurigheid, begrip, contextualiteit, en meer. Enkele van de meest erkende en gebruikte benchmarks in het veld zijn:
1. GLUE (General Language Understanding Evaluation): GLUE is een benchmark suite die is ontworpen om de algemene taalbegripsvaardigheden van een model te meten. Het bestaat uit een verzameling verschillende taken zoals tekstclassificatie, vraag-antwoord matching, sentimentanalyse en tekstenparafrasering. GLUE bevat datasets als SST-2 voor sentimentanalyse, MNLI voor natuurlijke taalbegrip en CoLA voor grammaticale acceptatie.
1. SuperGLUE: SuperGLUE is een opvolger van GLUE en is ontworpen om moeilijkere taken voor taalbegrip te meten. Deze benchmark bestaat uit meer complexe datasets zoals ReCoRD (lezenbegrip met commonsense redenering) en BoolQ (vraag-antwoord met booleaanse vragen). SuperGLUE biedt een robuustere evaluatie van de geavanceerde capaciteiten van taalmodellen in vergelijking met zijn voorganger GLUE.
1. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): SQuAD is een populaire benchmark specifiek voor vraag-antwoordtaken. Het bevat een groot aantal leesbegripspassages, samen met vragen die over deze passages worden gesteld. Modellen worden geëvalueerd op basis van hun vermogen om nauwkeurige en relevante antwoorden uit de tekst te extraheren. De meest recente versie, SQuAD 2.0, bevat ook onbeantwoorde vragen om de robuustheid van het model verder te testen.
1. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): BLEU wordt voornamelijk gebruikt voor het evalueren van de kwaliteit van machinevertalingen. Het meet de overeenstemming tussen de door het model gegenereerde vertaling en een menselijke referentietekst. Hoewel BLEU oorspronkelijk voor vertalingen is ontworpen, wordt het soms ook gebruikt voor andere generatieve LLM-taken zoals tekstsamenvatting.
1. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): ROUGE is een set van statistieken voor het evalueren van samenvattings- en vertalingsmodellen. Het kijkt naar de overlap van n-grams, woorden of woordvolgorde tussen de gegenereerde tekst en een referentietekst. ROUGE-scores worden vaak gebruikt om de prestaties van samenvattingsalgoritmen te beoordelen.
Voorbeelden:
- Een model dat goed scoort op de GLUE-benchmark, zoals BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), toonde aan dat het effectief is in taken zoals sentimentanalyse (SST-2) en logische gevolgtrekking (MNLI).
- RoBERTa (Robustly optimized BERT approach) behaalde hoge scores op zowel GLUE als SuperGLUE, wat aantoont dat het model verfijnd is voor bredere en meer complexe taalbegriptaken.
- GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) heeft hoge BLEU-scores laten zien voor taalgeneratie en tekstaanvulling, wat de veelzijdigheid van de LLM laat zien voor zowel vertaal- als creatie-toepassingen.
Bronnen:
1. Wang, A., Singh, A., Michael, J., Hill, F., Levy, O., & Bowman, S. R. (2018). GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding.
2. Wang, A., Pruksachatkun, Y., Nangia, N., Singh, A., Michael, J., Hill, F., … & Bowman, S. R. (2019). SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems.
3. Rajpurkar, P., Jia, R., & Liang, P. (2018). Know What You Don’t Know: Unanswerable Questions for SQuAD.
4. Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W. J. (2002). BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation.
5. Lin, C. Y. (2004). ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries.
Deze benchmarks helpen onderzoekers en ontwikkelaars om de capaciteiten van LLM’s te beoordelen en te verbeteren, wat leidt tot meer geavanceerde en betrouwbare taalverwerkingssystemen.
