В далеком XIX веке паровые двигатели начали вытеснять лошадей в качестве основного источника механической энергии. Чтобы оценить и сравнить их мощность, люди придумали понятие "лошадиная сила" - термин, который характеризует способность двигателя выполнять работу, эквивалентную лошадиной. Это стало важным этапом в промышленной революции, который означал переход от труда животных к механизированным источникам энергии.
Однако мощность и эффективность - это не одно и то же. Мощность относится к скорости выполнения работы, в то время как эффективность - это способность выполнять задачу хорошо, успешно и с минимальными потерями. Эффективность учитывает, насколько эффективно потребляемая энергия преобразуется в полезную работу. С появлением и быстрым распространением искусственного интеллекта (ИИ) возник вопрос о том, как осмысленно измерить его "мощь" и “эффективность”.
Выяснилось, что это довольно сложная задача из-за неоднозначности и сложности определения самого искусственного интеллекта. Искусственный интеллект в широком смысле понимается как способность компьютера учиться, принимать решения и выполнять действия, которые обычно ассоциируются с человеческим интеллектом, такие как рассуждение, решение проблем и понимание естественного языка. Однако это определение не является строгим и может варьироваться в зависимости от контекста и конкретных областей применения искусственного интеллекта.
Важности оценки ИИ
Часто ожидается, что системы ИИ будут выполнять задачи, требующие интеллекта на уровне человека, такие как распознавание изображений, обработка естественного языка и принятие решений. Учитывая потенциальное влияние ИИ на общество, оценка этих систем важна по нескольким причинам. Во-первых, эффективная оценка помогает оценить производительность и полезность приложений ИИ. Во-вторых, она играет решающую роль в выявлении предубеждений, ошибок и непредвиденных последствий, которые могут возникнуть при развертывании этих систем.
Этапы оценивания ИИ
Определение задачи. Основополагающий шаг, который включает в себя ясное описание проблемы, которую необходимо решить. Он охватывает как технические, так и бизнес-аспекты.
Сбор данных. После определения задачи необходимо собрать или создать набор данных, на котором будет проводиться оценка. Данные должны быть репрезентативными в отношении целевой аудитории и задач.
Разработка модели. На этом этапе создаются алгоритмы, которые будут использоваться для решения определенной задачи.
Оценка модели. Уже на этом этапе можно применять различные метрики для оценки результативности модели. Важно сравнивать результаты с эталонными или существующими решениями.
Внедрение. Успешные модели интегрируются в рабочие процессы, где их производительность и влияние на бизнес продолжают оцениваться.
Мониторинг и поддержка. После внедрения модели необходимо регулярно отслеживать её производительность в реальных условиях. Это включает в себя проверку на наличие смещений, изменений в данных и других факторов, которые могут повлиять на эффективность модели.
Показатели оценивания ИИ
Искусственный интеллект оценивается на основе ряда показателей. Метрика - это показатель, который может объективно оценить успешность конкретного продукта. Существуют разные модели, и они оцениваются на основе типов задач, которые они выполняют.
При выборе показателя для оценки модели необходимо убедиться, что он соответствует конкретной задаче и области. В сложных задачах лучше анализировать показатели для каждого действия в отдельности. В реальной жизни для комплексной оценки модели часто используется несколько показателей. Показатели сравниваются с эталонным показателем.
Бенчмарк (эталонный показатель) - это стандарт или точка отсчета, используемая для измерения или оценки производительности, качества или результативности чего-либо. Обычно это набор данных, созданный экспертами и используемый для оценки того, насколько хорошо модель выполняет заданную задачу по сравнению с другими моделями или предопределенными стандартами. Например, в контексте больших языковых моделей тесты могут включать наборы данных для таких задач, как генерация текста, машинный перевод, ответы на вопросы и анализ настроений.
Большие языковые модели и как их оценивают
Большие языковые модели (от англ. large language model, LLМ ) - это нейронные сети, которые обучаются на миллиардах слов и фраз, чтобы отразить разнообразие и сложность человеческого языка. Эти модели могут выполнять такие задачи, как перевод, генерация текста и кода, ответы на вопросы, обобщение содержания и даже создание художественных произведений.
Ярким примером LLM является ChatGPT, разработанный OpenAI. Его последняя версия, GPT-4, особенно примечательна своими мультимодальными возможностями, то есть она может обрабатывать и генерировать не только текст, но и изображения, видео и аудио. Данная универсальность открыла новые возможности в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка (NLP), позволяя создать более интерактивные и интуитивно понятные способы взаимодействия между человеком и компьютером.
У Hugging Face есть ресурс, как открытая таблица лидеров Open LLM. Эта платформа оценивает эффективность крупных языковых моделей и чат-ботов. Для оценки LLM созданы вышеупомянутые тесты, которые представляют собой стандартные тестовые задания, такие как машинный перевод, проверка способности отвечать на вопросы в зависимости от контекста, создание связных и правдоподобных текстов и т.д. Платформа Hugging Face оценивает модели на основе четырех ключевых показателей:
- AI2 Reasoning Challenge – это набор вопросов по естественным наукам. Например, ИИ предлагалось определить, какой предмет сделан из искусственного материала: шерстяной свитер, металлическая линейка, стеклянная чаша или резиновый мяч.
- HellaSwag – тест сфокусирован на вопросах, требующих понимания контекста, наличия знаний о мире и умения делать заключения. Задачи представляют собой короткие тексты, включающие в себя непрямые и неоднозначные указания, которые требуют интуитивного понимания для правильного ответа.
- Massive Multitask Language Understanding (MMLU) – комплексная оценка, охватывающая навыки работы с текстовой моделью в 57 различных областях, включая базовую математику, право и информатику.
- TruthfulQA – это инструмент, который проверяет, насколько модель склонна повторять ложную информацию из Интернета. Тест содержит 817 вопросов, охватывающих 38 категорий, включая здравоохранение, юриспруденцию, финансы и политику.
Эти тесты и оценки имеют решающее значение для понимания сильных сторон и ограничений больших языковых моделей. Они дают ценную информацию о возможностях моделей, направляют дальнейшую разработку и гарантируют, что развернутые модели соответствуют высоким стандартам производительности и надежности. По мере дальнейшего развития LLM такие строгие системы оценки будут играть важную роль в продвижении технологий искусственного интеллекта и их применении в реальных сценариях.
Ключевые метрики, используемые для оценки LLMs
- Accuracy. Оценивает, насколько точно LLM отвечает на вопрос или выполняет задачу, основываясь на эталонных ответах. Это основная метрика для оценки корректности предсказаний модели, показывающая долю правильных ответов среди всех сделанных предсказаний.
- Recall. Recall измеряет, насколько полно LLM отвечает на вопрос или охватывает все аспекты задачи. Эта метрика важна для оценки способности модели находить все релевантные ответы или детали, особенно в задачах, где пропуск важной информации недопустим.
- F1-score. F1-score является гармоническим средним точности (accuracy) и полноты (recall), что позволяет учитывать баланс между этими двумя метриками. Эта метрика полезна в ситуациях, где важно не только находить все релевантные ответы, но и минимизировать количество ложных срабатываний.
- Coherence. Измеряет логичность и связность ответа LLM. Coherence оценивает, насколько хорошо ответ модели сохраняет смысловую целостность и логическую последовательность, что особенно важно для генерации связного текста.
- Relevance. Оценивает, насколько ответ LLM соответствует контексту и запросу пользователя. Метрика Relevance важна для оценки точности и актуальности ответа в контексте заданного вопроса или диалога.
- Hallucination. Оценивает склонность LLM искажать факты или формулировать утверждения, которые противоречат логике. Данная метрика помогает выявить случаи, когда модель генерирует недостоверную или вымышленную информацию.
- Question-answering Accuracy. Оценивает, насколько эффективно LLM обрабатывает прямые запросы пользователя и предоставляет точные ответы на конкретные вопросы.
- Toxicity. Проверяет, не содержат ли ответы LLM оскорбительной или вредоносной информации. Toxicity обеспечивает безопасность и этичность ответов, особенно в публичных или чувствительных контекстах.
- Bleu Score. Используется для задач перевода с одного языка на другой. Сравнивает сгенерированный перевод с одним или несколькими эталонными переводами, измеряя степень совпадения n-грамм (последовательностей из n слов) между ними. Чем выше значение BLEU, тем ближе перевод к эталонному.
- METEOR. Учитывает не только совпадения n-грамм, но и синонимы, морфологические изменения и порядок слов. Эта метрика предназначена для более точной оценки качества перевода, особенно в языках с богатой морфологией.
- TER. Измеряет количество изменений, необходимых для преобразования сгенерированного перевода в эталонный. Это включает в себя вставки, удаления и замены. Низкое значение TER указывает на высокое качество перевода.
- Levenshtein Distance. Вычисляет минимальное количество односимвольных правок (вставок, удалений или замен), необходимых для изменения одного слова или текстовой строки. Может быть полезна для оценки орфографических исправлений или других задач, в которых точное выравнивание символов имеет решающее значение.
- Rouge Score. Используется при оценке резюме и переводов. Rouge Score оценивает, насколько полно захвачен справочный контент, и измеряет совпадения n-грамм, лексических единиц и последовательностей между сгенерированным текстом и эталонными ответами.
В совокупности эти показатели обеспечивают комплексную основу для оценки производительности больших языковых моделей в различных задачах и приложениях. Используя комбинацию этих показателей, исследователи и разработчики могут получить детальное представление о сильных и слабых сторонах своих моделей, направляя дальнейшие усовершенствования и гарантируя, что модели соответствуют требуемым стандартам точности, надежности и безопасности пользователей.
Можно ли проверить IQ у ИИ
Вопрос о том, можно ли оценить искусственный интеллект с помощью тестов на IQ, интересовал исследователей на протяжении многих лет. Один из примечательных экспериментов был проведен DeepMind, ведущей исследовательской лабораторией в области искусственного интеллекта. Этот эксперимент был направлен на проверку способности моделей искусственного интеллекта к абстрактному мышлению путем задания заданий, аналогичных тем, которые используются в традиционных тестах на IQ. Вместо стандартного теста на IQ, задания включали определение взаимосвязей между цветами, формами и размерами. Впечатляет тот факт, что модели с искусственным интеллектом смогли правильно ответить в 75% случаев, продемонстрировав значительный уровень абстрактного мышления.
Однако это не единственная попытка количественно оценить интеллект систем искусственного интеллекта. Исследователь Максим Лотт разработал адаптированную версию теста IQ специально для ИИ. В оригинальном тесте IQ обычно представлены задания в виде картинок, которые могут быть сложными для интерпретации текстовыми моделями ИИ. Чтобы решить эту проблему, Лотт создал подробные текстовые описания каждой картинки, сделав тест более доступным для искусственного интеллекта. Согласно его результатам, нейронная сеть Claude-3 набрала 101 балл, что позволило ей занять первое место в рейтинге. За ним вплотную следовал ChatGPT-4, набравший 85 очков. Например, средний человеческий IQ составляет около 100 баллов, что говорит о том, что эти модели искусственного интеллекта приближаются, но еще не соответствуют человеческому уровню выполнения определенных когнитивных задач.
Заключение
Оценка искусственного интеллекта — это многоаспектная задача, которая требует внимания как к технике, так и к этическим вопросам. Понимание процессов и факторов, влияющих на работу ИИ, — ключевой шаг к разработке более эффективных и безопасных систем. Постоянное обновление методик оценки будет способствовать более ответственному и целесообразному использованию технологий ИИ, что послужит на пользу как бизнесу, так и обществу в целом.
