LLM’lerin hızla gelişen dünyasında, bu modellerin performansını değerlendirmek için standartlaştırılmış kriterler ve araçlar büyük önem taşır. Bu yazıda, LLM’lerin değerlendirilmesinde kullanılan çeşitli kriterleri ve araçları kapsamlı bir şekilde inceleyeceğiz.
1. Genel Değerlendirme Kriterleri
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
MMLU, dil anlama yeteneğini ölçen geniş bir benchmark’tır. Farklı görevler ve konular üzerindeki bilgi derinliğini test eder.
OpenRewrite Eval
Kod tabanlarının dönüştürülmesi üzerine odaklanan bu araç, yazılım geliştirme süreçlerinde LLM’lerin etkinliğini değerlendirir.
TLDR9 (Too Long; Didn’t Read)
Uzun metinleri özetleme yeteneğini ölçen TLDR9, karmaşık bilgilerin kısa ve etkili bir şekilde özetlenmesini sağlar.
IFEval
Etkileşimli değerlendirmeler içeren bu benchmark, kullanıcı etkileşimi ve geri bildirim ile modelin performansını ölçer.
2. Araçlar
BFCV v2 (Best-First Continuous Verification v2)
Bu araç, modelin çeşitli görevlerdeki performansını sürekli doğrulamak için kullanılır.
Nexus
Nexus, LLM’lerin performansını değerlendirmek için geniş bir araç seti sunar ve farklı görevlerdeki sonuçları analiz eder.
3. Matematiksel Değerlendirme
GSM8K
Matematik problemleri içeren bu veri seti, modelin matematiksel düşünme yeteneğini ölçer.
Math
Genel matematik becerilerini değerlendirmek için kullanılan bir benchmark.
4. Mantık ve Akıl Yürütme
ARC Challenge (AI2 Reasoning Challenge)
Modelin akıl yürütme ve mantık becerilerini test eden bir dizi soru içerir.
GPQA (Generalized Physics Question Answering)
Fizik konularında akıl yürütme yeteneğini değerlendiren bir benchmark.
HellaSwag
Anlamaya dayalı akıl yürütme yeteneklerini test eder.
5. Uzun Bağlam
InfiniteBench/en.mc
Uzun metinler üzerinde modelin performansını değerlendiren bir veri setidir.
InfiniteBench/en.qa
Uzun bağlamlı soru-cevap görevlerini içeren bir benchmark.
NIH Multi-Needle
Uzun bağlamlarda etkileşim ve anlama yeteneğini test eder.
6. Çok Dilli Değerlendirme
MGSM (Multilingual GSM)
Çok dilli dil anlayışını ölçen bir benchmark. Modelin farklı dillerdeki performansını değerlendirir.
XGLUE
Çok dilli dil anlama ve değerlendirme için bir benchmark setidir. Farklı dillerdeki performansı analiz eder.
7. COT ve SHOT
COT (Chain of Thought)
Modelin düşünme süreçlerini sergileyerek daha karmaşık problemlere yaklaşma yeteneğini değerlendirir.
SHOT (Short-hand Observation Task)
Modelin kısa ve öz ifadelerle bilgi sunma yeteneğini test eder.
8. Kapsam ve Kapsayıcılık
OpenAI Evaluation Framework
Modelin farklı görevlerdeki performansını geniş bir perspektiften değerlendiren bir çerçeve.
9. Doğal Dil Anlama
GLUE (General Language Understanding Evaluation)
Doğal dil anlama yeteneğini ölçmek için kullanılan bir benchmark setidir.
SuperGLUE
GLUE’nun daha zorlayıcı bir versiyonu olan SuperGLUE, dil anlama için daha karmaşık görevleri içerir.
10. Yanıt Kalitesi
QuAC (Question Answering in Context)
Bağlam içindeki sorulara yanıt verme yeteneğini değerlendirir.
11. Geri Bildirim ve Etkileşim
DialEval
Diyalog sistemlerinin performansını değerlendiren bir benchmark. Kullanıcı etkileşimlerini ve yanıt kalitesini ölçer.
12. Cevaplandırma Yeteneği
TREC (Text REtrieval Conference)
Metin tabanlı bilgi erişim sistemlerinin değerlendirilmesine yönelik bir benchmark. Yanıt kalitesi ve doğruluğunu ölçer.
13. Farklı Görevlerde Performans
WinoGrande
Cinsiyet ve bağlam açısından yanıtları değerlendirir. Daha adil ve tarafsız yanıtların elde edilip edilmediğini test eder.
Sonuç LLM’lerin benchmark değerlendirme kriterleri, bu modellerin gerçek dünyada nasıl performans gösterdiğini anlamak için kritik öneme sahiptir. Bu kriterlerin dikkate alınması, daha etkili ve kullanıcı dostu LLM’lerin geliştirilmesine katkıda bulunacaktır. LLM’lerin performansını ölçmek için bu kriterleri kullanarak, araştırmalarınızı ve uygulamalarınızı daha sağlam temellere dayandırabilirsiniz.