اختبار الأداء (Benchmarking)

يشير اختبار أداء نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التقييم والمقارنة المنهجية لنماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات، مهام، ومقاييس أداء موحدة. تتضمن هذه العملية تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة عبر نفس مجموعة الاختبارات لقياس قدراتها وكفاءتها وملاءمتها لتطبيقات محددة. يوفر اختبار الأداء طريقة شفافة وموضوعية لقياس مدى كفاءة النماذج مقارنة ببعضها البعض وبالمعايير المعتمدة، مما يمكّن الباحثين والمطورين من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن اختيار وتحسين النماذج.

لماذا نختبر أداء نماذج الذكاء الاصطناعي؟

يلعب اختبار الأداء دورًا حاسمًا في تطوير وتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي لعدة أسباب:

1. تقييم الأداء بشكل موضوعي
   يسمح بإجراء تقييم عادل وغير متحيز للنماذج باستخدام معايير ومقاييس ثابتة، ما يساعد في تحديد نقاط القوة والضعف لكل نموذج.

2. مقارنة النماذج
   من خلال توفير أرضية اختبار مشتركة، يمكّن اختبار الأداء من المقارنة المباشرة بين النماذج، وهو أمر أساسي لاختيار النموذج الأنسب لمهمة أو تطبيق معين.

3. تتبع التقدم
   يساعد اختبار الأداء في مراقبة التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال تتبع التحسينات في أداء النماذج مع مرور الوقت، مما يشجع على الابتكار ويسلط الضوء على الجوانب التي تحتاج لمزيد من البحث.

4. التوحيد القياسي
   يعزز اعتماد الممارسات والمقاييس الموحدة ضمن مجتمع الذكاء الاصطناعي، مما يسهل التعاون ويضمن أن تفي النماذج بحدود جودة معينة.

5. الشفافية والمسؤولية
   غالبًا ما يتم نشر نتائج اختبار الأداء علنًا، مما يعزز الانفتاح في البحث والتطوير ويسمح لأصحاب المصلحة بالتحقق من الادعاءات حول أداء النماذج.

كيف يتم اختبار أداء نماذج الذكاء الاصطناعي؟

يتضمن اختبار الأداء عدة خطوات رئيسية لضمان تقييم شامل وعادل للنماذج:

1. اختيار اختبارات الأداء
   اختيار اختبارات مناسبة وذات صلة بمهمة أو مجال النموذج المستهدف. تتضمن هذه الاختبارات عادةً مجموعات بيانات، مهام محددة، ومقاييس تقييم.

2. تحضير البيانات
   التأكد من أن مجموعات البيانات المستخدمة موحدة وتمثل مجال المشكلة وخالية من الانحيازات التي قد تؤثر على النتائج.

3. تشغيل النماذج
   تنفيذ النماذج على اختبارات الأداء المختارة في ظل نفس الظروف، بما في ذلك إعدادات الأجهزة، بيئة البرمجيات، وخطوات ما قبل المعالجة.

4. قياس الأداء
   استخدام المقاييس المحددة لتقييم مخرجات النموذج، والتي قد تشمل الدقة، الاستدعاء، الكمون، واستهلاك الموارد، وغيرها.

5. التحليل والمقارنة
   تحليل النتائج لمقارنة أداء النماذج. غالبًا ما تُستخدم أدوات التصوير ولوحات الصدارة لعرض النتائج بوضوح.

6. التوثيق
   توثيق المنهجيات والنتائج والتفسيرات لتوفير فهم شامل لقدرات وحدود النماذج.

أنواع اختبارات الأداء

يمكن تصنيف اختبارات الأداء بناءً على تركيزها والجوانب التي تقيمها في نماذج الذكاء الاصطناعي:

• اختبارات أداء خاصة بالمهام:
  مصممة لقياس النماذج في مهام معينة مثل التعرف على الصور، أو معالجة اللغة الطبيعية، أو التعرف على الكلام. تشمل الأمثلة ImageNet لتصنيف الصور وSQuAD للإجابة على الأسئلة.

• اختبارات شاملة:
  تقيم النماذج في مجموعة من المهام لقياس التعميم والقدرات الإجمالية، مثل GLUE وSuperGLUE لنماذج اللغة.

• اختبارات الأداء التقني:
  تركز على المقاييس على مستوى النظام مثل السرعة، القابلية للتوسع، واستهلاك الموارد. MLPerf مثال معروف في هذا المجال.

• اختبارات العدالة والانحياز:
  تقيس النماذج من حيث العدالة والانحياز بين مجموعات سكانية مختلفة لضمان الاعتبارات الأخلاقية.

المقاييس المستخدمة في اختبار الأداء

تستخدم مقاييس متنوعة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي حسب المهام والنتائج المنشودة:

1. مقاييس الدقة

   • الدقة: نسبة النتائج الصحيحة (الإيجابية والسلبية) إلى إجمالي الحالات المفحوصة.
   • الدقة النوعية (Precision): عدد الإيجابيات الحقيقية مقسومًا على مجموع الإيجابيات الحقيقية والخاطئة.
   • الاستدعاء (الحساسية): عدد الإيجابيات الحقيقية مقسومًا على مجموع الإيجابيات الحقيقية والسلبية الخاطئة.
   • معدل F1: المتوسط التوافقي بين الدقة النوعية والاستدعاء لتحقيق توازن بينهما.

2. مقاييس الأداء التقني

   • الكمون: الوقت الذي يحتاجه النموذج لإنتاج مخرج بعد تلقي المدخل.
   • معدل المعالجة (Throughput): عدد المدخلات التي يستطيع النموذج معالجتها خلال فترة زمنية محددة.
   • زمن أول رمز (TTFT): في نماذج اللغة، الزمن من تلقي الطلب حتى إنتاج أول كلمة أو رمز.

3. مقاييس استهلاك الموارد

   • استهلاك الذاكرة: كمية الذاكرة المطلوبة أثناء الاستدلال أو التدريب.
   • كفاءة العمليات الحسابية: الموارد الحسابية المستهلكة، وغالبًا تقاس بـ FLOPS.
   • استهلاك الطاقة: الطاقة المستخدمة أثناء تشغيل النموذج، وهو أمر مهم للأجهزة ذات الطاقة المحدودة.

4. مقاييس الصمود

   • معدل الخطأ: تكرار التنبؤات أو المخرجات غير الصحيحة.
   • الصمود أمام الهجمات الخبيثة: قدرة النموذج على مقاومة المدخلات المصممة لخداعه.

5. مقاييس العدالة

   • التكافؤ الديمغرافي: يقيس ما إذا كانت نتائج النموذج مستقلة عن السمات الحساسة مثل العرق أو الجنس.
   • تكافؤ الفرص: يقيم ما إذا كان أداء النموذج متسقًا عبر مجموعات مختلفة.

أمثلة على اختبارات الأداء

لوحات الصدارة لنماذج Hugging Face

تعد Hugging Face منظمة بارزة في مجتمع الذكاء الاصطناعي، معروفة بمكتباتها مفتوحة المصدر ومنصاتها التي تسهل تطوير ومشاركة النماذج، خاصة في معالجة اللغة الطبيعية.

• الوصف: توفر Hugging Face لوحات صدارة تصنف نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على أدائها في اختبارات معالجة اللغة الطبيعية الموحدة.
• طريقة العمل: يقوم المطورون برفع نماذجهم إلى Hugging Face، حيث يتم تقييمها في مهام محددة باستخدام مجموعات بيانات مثل GLUE أو SuperGLUE أو SQuAD. تُعرض النتائج في لوحات صدارة للمقارنة الشفافة.
• أمثلة على لوحات الصدارة:
  • لوحة صدارة GLUE: تصنف النماذج في سلسلة من مهام معالجة اللغة، مثل تحليل المشاعر، تشابه الجمل، والاستدلال اللغوي.
  • لوحة صدارة SQuAD: تقيم النماذج في قدرتها على الإجابة عن الأسئلة بناءً على سياق محدد لاختبار الفهم والاستدلال.

اختبارات أداء أخرى

1. GLUE وSuperGLUE

   • GLUE (تقييم الفهم العام للغة الإنجليزية): مجموعة من تسع مهام لفهم الجمل الإنجليزية لتقييم النماذج عبر تحديات معالجة اللغة.
   • SuperGLUE: امتداد لـ GLUE بمهام أصعب ومتطلبات أعلى للأداء، لدفع حدود فهم اللغة.

2. لوحات الصدارة AI2

   • طُورت من قبل معهد Allen للذكاء الاصطناعي، وتغطي مهام مثل الاستدلال على المعرفة العامة، الفهم العلمي، والاستيعاب القرائي.

3. اختبارات OpenAI

   • تستخدم OpenAI اختبارات لتقييم نماذج مثل GPT-3 وGPT-4 في مهام مثل توليد الشيفرات الرياضية وحل المسائل والاختبارات الموحدة (SAT، GRE).

4. اختبارات LLM من IBM

   • تختبر IBM النماذج اللغوية الكبيرة في قدرات مثل البرمجة، الاستدلال، والإجابة على الأسئلة، لتقييم أدائها في بيئات الأعمال.

5. اختبارات MLPerf

   • مجموعة اختبارات معيارية للصناعة لتقييم أداء العتاد والبرمجيات في الذكاء الاصطناعي، وتشمل التدريب والاستدلال في مهام متنوعة.

حالات الاستخدام

• اختيار النموذج الأنسب
  يساعد اختبار الأداء في اختيار النموذج الأكثر ملاءمة لتطبيق معين، مثل المساعد الذكي لخدمة العملاء حيث تساعد نتائج الاختبار في اختيار النموذج الأفضل لفهم وتوليد الردود اللغوية.

• تحسين الأداء
  من خلال تحديد كيف تعمل النماذج في ظروف مختلفة، يمكن للمطورين تحسين النماذج للسرعة أو الكفاءة أو الدقة. على سبيل المثال، قد يكشف الاختبار عن استهلاك ذاكرة مرتفع يتطلب تقليل حجم النموذج دون التضحية بالأداء.

• مقارنة النماذج المختلفة
  يحتاج الباحثون غالبًا إلى مقارنة النماذج الجديدة مع الموجودة لإثبات التحسن. يوفر اختبار الأداء طريقة موحدة لإظهار التقدم، مما يشجع الابتكار المستمر.

• البحث والتطوير
  يكشف اختبار الأداء عن المجالات التي تعاني فيها النماذج، ويوجه الجهود البحثية لمعالجة هذه التحديات، ويعزز التعاون ضمن مجتمع الذكاء الاصطناعي.

أدوات وموارد اختبار الأداء

أداة اختبار أداء توليد النص وتحليل التطبيقات المتنوعة في الذكاء الاصطناعي وصناعة المحتوى والأتمتة

طورت Hugging Face أداة Text Generation Inference (TGI) لاختبار وتحسين أداء نماذج توليد النص بما يتجاوز مجرد معدل المعالجة.

• الخصائص:

  • تحليل الكمون مقابل معدل المعالجة: تصور التوازن بين سرعة المعالجة وعدد الرموز المنتجة في الثانية.
  • تحليل ما قبل الملء والتوليد: يساعد في فهم الوقت المستغرق في معالجة المدخلات الأولية مقابل توليد الرموز اللاحقة.

• حالات الاستخدام:

  • تحسين النشر: تساعد في ضبط إعدادات النشر لتحقيق توازن بين تجربة المستخدم والكفاءة التشغيلية.
  • ضبط الأداء: تتيح ضبط المعايير لتلبية متطلبات محددة مثل تقليل زمن الاستجابة في تطبيقات الدردشة.

MLPerf

MLPerf هو جهد تعاوني يوفر اختبارات لتقييم أداء عتاد وبرمجيات وخدمات الذكاء الاصطناعي.

• المكونات:

  • تدريب MLPerf: اختبارات لتدريب النماذج في مهام مثل تصنيف الصور، اكتشاف الكائنات، وترجمة اللغة.
  • استدلال MLPerf: اختبارات تقيس سرعة وكفاءة تنبؤات النماذج، وهو أمر مهم للتطبيقات الفورية.

• الأهمية:

  • اعتماد الصناعة: تُستخدم على نطاق واسع من قبل مزودي العتاد والحوسبة السحابية لعرض قدرات منتجاتهم.
  • تقييم شامل: توفر اختبارات عبر مجالات متنوعة لتقييم متكامل.

أفضل الممارسات

اختيار اختبارات الأداء المناسبة

اختر اختبارات تتوافق مع التطبيق المستهدف للنموذج لضمان أن التقييم ذو صلة وأن الأداء يتحقق في الواقع العملي.

• مثال: لتطبيق التعرف على الكلام، اختر اختبارات تتضمن لهجات وسرعات حديث وضجيج خلفي متنوعة لتعكس الظروف الواقعية.

فهم القيود

كن على دراية بالقيود الكامنة في الاختبارات:

• انحياز البيانات: قد تحتوي الاختبارات على انحيازات تؤثر على الأداء في سياقات مختلفة.
• الإفراط في التخصيص: قد يتفوق النموذج في مجموعات بيانات الاختبار ولكنه يفشل في التعميم على بيانات جديدة.

تجنب الإفراط في التخصيص لاختبارات الأداء

لتجنب الاعتماد الزائد على نتائج الاختبار:

• تنويع التقييم: استخدم اختبارات متعددة لقياس جوانب مختلفة من النموذج.
• الاختبار على بيانات واقعية: تحقق من أداء النموذج باستخدام بيانات تشبه بيئة النشر الفعلي.
• تحديثات منتظمة: قم بتحديث الاختبارات وطرق التقييم باستمرار لمواكبة التحديات والتطبيقات الجديدة.

القيود والتحديات المحتملة

• التلاعب باختبارات الأداء
  هناك خطر أن يتم تحسين النماذج لتتفوق في الاختبارات دون تحسين الأداء في الواقع، مما قد يؤدي إلى نتائج مضللة ويعيق التقدم الحقيقي.

• التركيز الزائد على بعض المقاييس
  الاعتماد المفرط على مقاييس معينة مثل الدقة قد يتجاهل عوامل أخرى هامة مثل العدالة وقابلية التفسير والصمود.

• انحياز البيانات
  قد لا تمثل الاختبارات جميع الفئات أو السياقات، مما يؤدي إلى أداء ضعيف في مجتمعات غير ممثلة.

• الطبيعة الديناميكية للذكاء الاصطناعي
  مع التطور السريع للتقنيات، يجب أن تتطور الاختبارات لتظل ذات صلة، إذ قد لا تقيم الاختبارات القديمة النماذج الحديثة بشكل كافٍ.

أبحاث حول اختبار أداء نماذج الذكاء الاصطناعي

يُعد اختبار أداء النماذج جانبًا أساسيًا لفهم وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي، ويشمل تقييم النماذج باستخدام مقاييس ومجموعات بيانات موحدة لضمان الدقة والكفاءة والصمود. فيما يلي بعض الأبحاث العلمية التي تستعرض طرق ومنصات اختبار الأداء، بما في ذلك أمثلة مثل لوحات صدارة Hugging Face:

1. ScandEval: معيار لاختبار معالجة اللغة الاسكندنافية

   • المؤلف: دان ساتروب نيلسن
   • الملخص: يقدم هذا البحث منصة ScandEval لاختبار النماذج المدربة مسبقًا في اللغات الاسكندنافية في مهام مثل قبول اللغة والإجابة على الأسئلة باستخدام مجموعات بيانات جديدة. تتيح المنصة اختبار النماذج المرفوعة على Hugging Face بنتائج قابلة لإعادة الإنتاج. اختبر البحث أكثر من 100 نموذج اسكندنافي أو متعدد اللغات، وقدم النتائج في لوحة صدارة إلكترونية، وأظهر تفوق نماذج النرويج والسويد والدنمارك على النماذج متعددة اللغات مثل XLM-RoBERTa.

2. الذكاء الاصطناعي المسؤول في البيئات المفتوحة: موازنة الابتكار مع التقييم والإفصاح عن المخاطر

   • المؤلفون: مهاسويتا شاكرابورتي، بيرت جوزيف بريستو، نيكولاس فينسنت، سيث فري
   • الملخص: يستعرض هذا البحث تحديات تعزيز الذكاء الاصطناعي المسؤول والشفافية في البرمجيات مفتوحة المصدر. يناقش دور تقييم الأداء في إبراز حدود النماذج وانحيازاتها. أظهرت دراسة لـ 7903 مشروعًا على Hugging Face ارتباط توثيق المخاطر بممارسات التقييم، في حين أن معظم المشاركات الشائعة في لوحات الصدارة تفتقر للمساءلة. يشير البحث إلى الحاجة لسياسات توازن بين الابتكار وتطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.

3. دراسة واسعة النطاق لهجمات سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على نماذج Hugging Face

   • المؤلفون: بياتريس كيسي، جوانا سي. إس. سانتوس، مهدي ميراخورلي
   • الملخص: يستكشف هذا البحث مخاطر طرق التسلسل غير الآمنة عند مشاركة النماذج على Hugging Face، ويوضح كيف يمكن أن تؤدي هذه الطرق إلى ثغرات أمنية تتيح مشاركة نماذج خبيثة. يقيم البحث قدرة Hugging Face على اكتشاف هذه الثغرات ويقترح تقنية للكشف عنها، مسلطًا الضوء على الحاجة لتعزيز الأمان في منصات مشاركة النماذج.