Гид города

Бенчмарки конфиденциальности

Бенчмарки надёжности применяются для оценки того, насколько хорошо работает LLM в различных условиях, в том числе в условиях шумных или состязательных входных данных. Такие задачи обеспечивают надёжность и согласованность модели в разнообразных и сложных сценариях.

В этом посте мы представим подробный каталог бенчмарков, разбитый на категории по сложности, динамике, целям оценки, спецификациям конечных задач и типам рисков. Понимание их различий поможет вам разобраться в бенчмарках LLM в условиях их стремительного развития.

Основные принципы:

Бенчмарки безопасности делают упор на устойчивость модели к атакам, например,
отравлению данных или эксплойтам, обеспечивая проверку целостности и устойчивости модели.

Ориентированные на риски бенчмарки делают упор на потенциальные уязвимости больших языковых моделей. Такие риски можно разбить на конкретные категории, например, надёжность, конфиденциальность, безопасность, справедливость, объясняемость, экоустойчивость и другие социальные аспекты. Выявляя и устраняя подобные риски, можно сделать так, чтобы LLM были не только эффективными, но и безопасными и этичными. Примеры составных бенчмарков: TrustLLM, AIRBench, Redteaming Resistance Benchmark.

Таблица 2. Динамические бенчмарки

Таблица 11. Бенчмарки оценки объясняемости

Более того, основные показатели производительности — это подмножество индикаторов ориентированных на возможности бенчмарков, проверяющее эффективность LLM в генерации текста при помощи оценки таких ключевых метрик, как пропускная способность, задержка и затраты на токены.

ПОПУЛЯРНЫЕ ЭКСКУРСИИ

Бенчмарки безопасности

Таблица 7. Бенчмарки оценки надёжности

В последние годы большие языковые модели (large language model, LLM) совершили революцию в мире искусственного интеллекта, став фундаментом для множества различных сфер, от чат-ботов до генерации контента. Однако такой прогресс несёт с собой и новые сложности; в частности, разработчикам нужно обеспечить оптимальность и этичность моделей. При выполнении этой задачи критически важны бенчмарки, представляющие собой стандартизированные способы численного измерения и сравнения моделей ИИ с целью обеспечения согласованности, надёжности и справедливости. В условиях быстрого развития LLM возможности бенчмарков тоже существенно расширились.

Бенчмарки конфиденциальности оценивают способность модели защищать уязвимую информацию, обеспечивая конфиденциальность и безопасность данных и взаимодействий с пользователем.

Таблица 5. Составные бенчмарки, ориентированные на риски

Таблица 1. Составные бенчмарки, ориентированные на проверку возможностей

Оценки экоустойчивости (sustainability) оценивают влияние обучения и развёртывания LLM на окружающую среду, стимулируют к применению экологически безопасных практик и эффективности использования ресурсов.

Ещё одно важное различие заключается в задачах проведения бенчмарков, это может быть проверка возможностей или рисков. Ориентированные на возможности бенчмарки оценивают эффективность LLM в выполнении конкретных задач, например, переводе текстов или резюмировании. Иными словами, эти бенчмарки важны для измерения функциональных сил модели. Примерами ориентированных на возможности LLM могут быть AlpacaEval, MT-bench, HELM, BIG-Bench Hard (BBH) и LiveBench.

TRIPMYDREAM — туристический сервис, который помогает подобрать, проанализировать и приобрести лучшие предложения перелета и проживания в любой точке мира. Вся необходимая путешественнику информация — именно здесь!

Бенчмарки надёжности

Таблица 8. Бенчмарки оценки безопасности

Используя сайт, вы соглашаетесь с политикой cookie

Таблица 9. Бенчмарки оценки конфиденциальности

Таблица 4. Основные индикаторы производительности

Многие бенчмарки LLM достаточно прямолинейны, у них есть конкретные цели и методики оценки, но новые разрабатываемые бенчмарки становятся всё более сложными. Простые датасеты обычно делают упор на отдельные конкретные задачи, предоставляя чёткие метрики. Составные же датасеты включают в себя множественные цели и методологии. Эти сложные бенчмарки позволяют одновременно оценивать множество разных граней точности LLM, обеспечивая более целостную картину её возможностей и ограничений. Среди таких сложных бенчмарков можно упомянуть AlpacaEval, MT-bench, HELM (Holistic Evaluation of Language Models) и BIG-Bench Hard (BBH).

Таблица 12. Бенчмарки оценки экоустойчивости

Большинство бенчмарков статично, то есть состоит из неизменного набора вопросов или задач, не меняющихся со временем; однако некоторые бенчмарки динамичны, в них постоянно добавляются новые вопросы или задачи. Это помогает поддерживать их релевантность и предотвращает переобучение моделей под конкретный датасет. Примерами таких бенчмарков могут служить LMSYS Chatbot Arena, LiveBench.

©2022

Статические и динамические бенчмарки LLM

Бенчмарки справедливости оценивают ответы модели на непредвзятость и беспристрастность к различным демографическим группам, что позволяет повышать инклюзивность и предотвращать дискриминацию.

Бронирование Авиабилетов

Таблица 10. Бенчмарки оценки справедливости

Для учёта всего разнообразия сфер применения LLM бенчмарки часто разрабатываются с расчётом на спецификации типов систем, чтобы обеспечить эффективность и надёжность моделей в реальном использовании. Эти бенчмарки делают упор на оценку того, насколько точно LLM справляется в различных интегрированных системах. Основные типы систем:

Бенчмарки LLM используются для оценки точности LLM при помощи стандартизированных задач или промтов. Этот процесс включает в себя выбор задач, генерацию входных промтов и получение ответов моделей с численной оценкой точности моделей. Такая оценка крайне важна при аудитах ИИ, она позволяет объективно измерять параметры LLM, обеспечивая надёжность и этичность моделей с целью поддержания доверия общества и дальнейшего ответственного развития ИИ.

Таблица 13. Бенчмарки оценки влияния на общество

Бенчмарки для LLM можно представить как два спектра: от простых к сложным и от ориентированных на риски до ориентированных на возможности. Таким образом образуются основные четыре сегмента бенчмарков. Сложные бенчмарки охватывают множество различных целей оценки и типов систем, а простые бенчмарки направлены на конкретную цель. Ориентированные на возможности бенчмарки делают упор на оценку точности выполнения задач, а ориентированные на риски оценивают потенциальные риски моделей.

Похоже, мы не можем найти нужную вам страницу

Ориентированные на риски бенчмарки: подробности

Бенчмарки объясняемости измеряют, насколько хорошо LLM справляется с генерацией понятных и прозрачных рассуждений относительно результатов своей работы, повышая доверие и наглядность.

Вот несколько полезных ссылок:

Бенчмарки влияния на общество охватывают широкий спектр вопросов, в том числе социальные и этические последствия применения LLM; они гарантируют положительное влияние моделей на общество.

По Вашему запросу ничего не найдено (

ИП Давыдова Эльмира Халимовна; 115193, Москва, ул. Петра Романова, д. 14, строение 1. Офисы 215, 216, 217 (2-й этаж); , ; [email protected].

Благодаря такому многогранному подходу можно обеспечить тщательную проверку LLM на всевозможные риски, повысить доверие к модели и её надёжность.

Для оценки реальных областей применения больших языковых моделей необходимо понимать весь обширный диапазон их задач. Поэтому для оценки конкретных возможностей LLM можно использовать задачи:

Пожалуйста, свяжитесь с нами, если Вы считаете, что это ошибка сервера.

Бенчмарки объясняемости

Стремительное развитие больших языковых моделей (LLMs) выявил большую потребность в подробных и надёжных бенчмарках. Такие бенчмарки не только помогают в оценке возможностей LLM, но и позволяют обнаруживать потенциальные риски и этические трудности.

Спецификация конечных задач

Бенчмарки экоустойчивости

Спецификация типов систем

Источники:

https://www.profguide.io/professions/Guide.html&rut=f0d5de20c9fabcc0335881440e1c610d8d3b5715ac260ee408e96d9a7673069d
https://moscow-trips.ru/guides&rut=ac953ac5da5010ba07f4ef4efa1113565be8c9b8879c9e0eb4747a63ee9127db
https://tripmydream.com/guides&rut=05bae0fac93e9da111d63e33de7922e20935c6f3d9a452529d25ba6ce3175c13
https://travel-mania.org/Russia/Moscow/guides/&rut=ae064a24001b7627a4796616750958b64dbb6d8456fc1c472101f18f81e7a6d0
https://москвасгидом.рф/&rut=b50ba43f8486681fdf4451c1ae2a8cce364e92d70df253a3215327934a134763
https://www.progidov.ru/&rut=cace2d5495d9d0eb880cbc667e5e61d5c37baa9fa5a252f4c6c4417c9383796a
https://travelyourway.com.ua/planirovanie-samostoyatelnyh-puteshestvij/poleznye-melochi-v-poezdke/besplatnyj-gid-1/&rut=009d4fc2b1e6d18d29825bbdcb388f6f1b38386303198bf88c62b8cf1e75be93
https://gidvgranade.com/&rut=4be4e389a7aaebf9fa0f5943c316f03cde5fc010eb9aecb8c36c00f558a72230
https://habr.com/ru/articles/845510/&rut=414b0b2539044ccaa25c1550180a1aac2156171c653062ed576880ea2ad7f2e2