RewardBench 2: Nowy standard oceny modeli językowych w biznesie
Wyzwania w ocenie modeli językowych
W dzisiejszym świecie biznesu, gdzie sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę, kluczowe staje się pytanie: jak efektywnie ocenić modele językowe (LLM) wykorzystywane w aplikacjach i systemach? To zadanie bywa skomplikowane, ponieważ trudno przewidzieć wszystkie scenariusze, z jakimi model może się spotkać w rzeczywistości.
Z pomocą przychodzi RewardBench 2, zaktualizowany benchmark od Allen Institute of AI (AI2), który ma na celu dostarczenie organizacjom bardziej kompleksowego obrazu wydajności modeli w odniesieniu do ich celów i standardów.
Czym jest RewardBench 2?
RewardBench 2 bazuje na modelach nagród (RM), które pełnią rolę sędziów, oceniając jakość odpowiedzi generowanych przez LLM. Modele nagród przypisują wynik, który kieruje procesem uczenia ze wzmocnieniem z wykorzystaniem informacji zwrotnych od ludzi (RHLF).
Nathan Lambert, naukowiec z AI2, podkreśla, że pierwsza wersja RewardBench spełniła swoje zadanie, ale dynamiczny rozwój modeli wymusił aktualizację. Nowa wersja lepiej oddaje złożoność ludzkich preferencji w rzeczywistych sytuacjach.
RewardBench 2 wprowadza ulepszenia w zakresie różnorodności i trudności pytań, a także udoskonala metodologię, aby lepiej odzwierciedlać sposób, w jaki ludzie oceniają wyniki generowane przez AI.
Obszary oceny w RewardBench 2
RewardBench 2 obejmuje sześć kluczowych obszarów:
- Zgodność z faktami
- Precyzyjne wykonywanie instrukcji
- Matematyka
- Bezpieczeństwo
- Koncentracja
- Rozstrzyganie remisów
Jak wykorzystać RewardBench 2?
Firmy mogą stosować RewardBench 2 na dwa sposoby:
- Uczenie ze wzmocnieniem z wykorzystaniem informacji zwrotnych od ludzi (RHLF): W tym przypadku należy wykorzystać najlepsze praktyki i zbiory danych z wiodących modeli, ponieważ modele nagród wymagają dopasowania do modelu trenowanego za pomocą RHLF.
- Skalowanie w czasie wnioskowania lub filtrowanie danych: RewardBench 2 pozwala wybrać najlepszy model dla danego obszaru i przewidzieć jego wydajność.
Lambert podkreśla, że benchmarki takie jak RewardBench pozwalają użytkownikom oceniać modele na podstawie kryteriów, które są dla nich najważniejsze, zamiast polegać na uśrednionym wyniku.
Wyniki testów
AI2 przetestowało w RewardBench 2 różne modele, w tym wersje Gemini, Claude, GPT-4.1 i Llama-3.1 oraz modele Qwen, Skywork i Tulu. Okazało się, że większe modele nagród osiągają lepsze wyniki dzięki silniejszym modelom bazowym. Najlepiej wypadły warianty Llama-3.1 Instruct. Dane Skywork okazały się szczególnie przydatne w obszarze koncentracji i bezpieczeństwa, a Tulu dobrze radził sobie z faktami.
AI2 podkreśla, że ocena modeli powinna służyć jako wskazówka przy wyborze modeli najlepiej dopasowanych do potrzeb przedsiębiorstwa.
