Benchmarking

Benchmarking AI modelů označuje systematické hodnocení a porovnávání modelů umělé inteligence (AI) pomocí standardizovaných datových sad, úloh a výkonnostních metrik. Tento proces zahrnuje testování různých AI modelů na stejných úlohách za účelem posouzení jejich schopností, efektivity a vhodnosti pro konkrétní aplikace. Benchmarking poskytuje transparentní a objektivní způsob, jak měřit výkonnost AI modelů vůči sobě navzájem i vůči zavedeným standardům, což umožňuje výzkumníkům a vývojářům činit informovaná rozhodnutí ohledně výběru a vylepšení modelů.

Proč benchmarkovat AI modely?

Benchmarking hraje klíčovou roli při vývoji a nasazování AI modelů z několika důvodů:

1. Objektivní hodnocení výkonnosti
   Umožňuje férové a nestranné posouzení AI modelů pomocí konzistentních kritérií a metrik. Pomáhá určit silné a slabé stránky různých modelů.

2. Porovnání modelů
   Díky společnému testovacímu základu umožňuje benchmarking přímé porovnání mezi modely. To je zásadní pro výběr nejvhodnějšího modelu pro daný úkol nebo aplikaci.

3. Sledování pokroku
   Benchmarking pomáhá sledovat pokrok v AI tím, že umožňuje porovnávat zlepšení výkonnosti modelů v čase. To podporuje inovace a ukazuje oblasti vyžadující další výzkum.

4. Standardizace
   Podporuje zavádění standardních postupů a metrik v AI komunitě, usnadňuje spolupráci a zajišťuje, že modely splňují určité kvalitativní požadavky.

5. Transparentnost a odpovědnost
   Výsledky benchmarkingu jsou často veřejně sdílené, což podporuje otevřenost v AI výzkumu a vývoji a umožňuje zájemcům ověřit tvrzení ohledně výkonnosti modelů.

Jak se benchmarking AI modelů provádí?

Benchmarking zahrnuje několik klíčových kroků, aby bylo hodnocení AI modelů důkladné a spravedlivé:

1. Výběr benchmarků
   Vyberte vhodné benchmarky odpovídající zamýšlenému úkolu nebo doméně modelu. Benchmarky obvykle zahrnují datové sady, specifické úlohy a hodnotící metriky.

2. Příprava dat
   Zajistěte, že použité datové sady jsou standardizované, reprezentativní pro daný problém a neobsahují bias, který by mohl zkreslit výsledky.

3. Spuštění modelů
   Proveďte testování modelů na vybraných benchmarkech za stejných podmínek, včetně stejného hardwaru, softwarového prostředí a předzpracování dat.

4. Měření výkonnosti
   Vyhodnoťte výstupy modelů pomocí stanovených metrik, jako je přesnost, preciznost, recall, latence či využití zdrojů.

5. Analýza a porovnání
   Analyzujte výsledky a porovnejte výkonnost modelů. Pro přehlednost se často používají vizualizační nástroje a žebříčky.

6. Reportování
   Zdokumentujte metodiku, výsledky a interpretace, abyste poskytli komplexní pohled na schopnosti a limity modelů.

Typy benchmarků

Benchmarky lze rozdělit podle zaměření a aspektů AI modelů, které hodnotí:

• Benchmarky zaměřené na konkrétní úlohu:
  Navržené pro hodnocení modelů na specifických úkolech, jako je rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka nebo rozpoznávání řeči. Příklady: ImageNet pro klasifikaci obrázků, SQuAD pro odpovídání na otázky.

• Komplexní benchmarky:
  Hodnotí modely na více úlohách pro posouzení zobecnění a celkových schopností. Příklady: GLUE a SuperGLUE pro jazykové modely.

• Výkonnostní benchmarky:
  Zaměřují se na systémové metriky, jako je rychlost, škálovatelnost a spotřeba zdrojů. Známým benchmarkem této kategorie je MLPerf.

• Benchmarky férovosti a bias:
  Hodnotí, zda modely nejsou zaujaté vůči různým demografickým skupinám a zajišťují splnění etických požadavků.

Metriky používané při benchmarkingu

K hodnocení AI modelů se používají různé metriky podle konkrétních úloh a požadovaných výsledků:

1. Metriky přesnosti

   • Přesnost: Podíl správných výsledků (pravých pozitivních i pravých negativních) z celkového počtu hodnocených případů.
   • Preciznost: Počet pravých pozitivních dělený součtem pravých a falešně pozitivních výsledků.
   • Recall (citlivost): Počet pravých pozitivních dělený součtem pravých pozitivních a falešně negativních výsledků.
   • F1 skóre: Harmonický průměr preciznosti a recall, vyvažuje obě metriky.

2. Výkonnostní metriky

   • Latence: Čas potřebný k vygenerování výstupu po obdržení vstupu.
   • Propustnost: Počet vstupů, které model zvládne zpracovat za daný časový úsek.
   • Time to First Token (TTFT): U jazykových modelů doba od zadání požadavku po vygenerování prvního slova/tokenu.

3. Metriky využití zdrojů

   • Využití paměti: Potřeba RAM při inferenci nebo tréninku modelu.
   • Výpočetní efektivita: Spotřeba výpočetních prostředků, obvykle měřená ve FLOPS.
   • Spotřeba energie: Energie spotřebovaná modelem při provozu – důležité pro nasazení na zařízeních s omezeným výkonem.

4. Metriky robustnosti

   • Chybovost: Frekvence chybných předpovědí nebo výstupů.
   • Odolnost vůči adversariálním útokům: Schopnost modelu odolat vstupům, které jej mají záměrně zmást.

5. Metriky férovosti

   • Demografická parita: Posuzuje, zda výsledky modelu nejsou závislé na citlivých atributech, jako je rasa či pohlaví.
   • Rovné příležitosti: Hodnotí, zda výkonnost modelu je konzistentní napříč různými skupinami.

Příklady benchmarků

Žebříčky modelů Hugging Face

Hugging Face je významnou organizací v AI komunitě, známou pro své open-source knihovny a platformy usnadňující vývoj a sdílení AI modelů, zejména v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP).

• Popis: Hugging Face nabízí žebříčky modelů, které hodnotí AI modely na základě jejich výsledků na standardizovaných NLP benchmarkových úlohách.
• Jak fungují: Vývojáři nahrají své modely na Hugging Face, kde jsou testovány na konkrétních úlohách pomocí datových sad jako GLUE, SuperGLUE nebo SQuAD. Výsledky jsou zobrazeny v žebříčcích, což umožňuje transparentní porovnání.
• Příklady žebříčků:
  • GLUE Benchmark Leaderboard: Hodnotí modely na sérii NLP úloh, včetně analýzy sentimentu, podobnosti vět a jazykového usuzování.
  • SQuAD Leaderboard: Hodnotí modely v dovednosti odpovídat na otázky na základě zadaného kontextu a testuje porozumění i schopnost dedukce.

Další benchmarky

1. GLUE a SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): Sada devíti úloh pro porozumění anglickým větám, navržená k hodnocení modelů v různých NLP úlohách.
   • SuperGLUE: Rozšíření GLUE s náročnějšími úlohami a vyšší laťkou, které posouvá hranice jazykového porozumění.

2. AI2 Leaderboards

   • Benchmarky vyvinuté Allenovým institutem pro AI, pokrývající úlohy jako je běžný rozum, vědecké porozumění a čtenářská gramotnost.

3. Benchmarks OpenAI

   • OpenAI využívá benchmarky k hodnocení modelů jako GPT-3 a GPT-4 na úlohách jako je generování kódu, řešení matematických úloh nebo standardizované testy (např. SAT, GRE).

4. IBM LLM benchmarky

   • IBM hodnotí velké jazykové modely (LLM) na schopnostech jako je kódování, usuzování a odpovídání na otázky, což poskytuje vhled do jejich využití v podnikovém prostředí.

5. MLPerf benchmarky

   • Průmyslový standard benchmarků pro hardware a software strojového učení, pokrývající trénink i inferenci v různých úlohách.

Příklady použití

• Výběr modelu
  Benchmarking pomáhá vybrat nejvhodnější AI model pro konkrétní aplikaci. Například při vývoji AI asistenta pro zákaznickou podporu benchmarking usnadní výběr modelu, který exceluje v porozumění a generování přirozeného jazyka.

• Optimalizace výkonnosti
  Analýzou výkonnosti modelů v různých podmínkách mohou vývojáři modely optimalizovat pro rychlost, efektivitu nebo přesnost. Benchmarking může například odhalit, že model spotřebovává příliš mnoho paměti, což vede k jeho zmenšení bez ztráty výkonnosti.

• Porovnávání různých AI modelů
  Výzkumníci často potřebují srovnat nové modely se stávajícími, aby prokázali zlepšení. Benchmarking poskytuje standardizovaný postup prokazující pokrok v schopnostech modelů a podporuje inovace.

• Výzkum a vývoj
  Benchmarking odhaluje oblasti, ve kterých mají modely slabiny, čímž směřuje výzkum k jejich odstranění. Podporuje spolupráci v AI komunitě, protože výzkumníci staví na práci ostatních a posouvají hranice možností.

Nástroje a zdroje pro benchmarking

Benchmarkingový nástroj Text Generation Inference

Vyvinutý týmem Hugging Face, nástroj Text Generation Inference (TGI) je určen k profilování a optimalizaci modelů generování textu nad rámec pouhé propustnosti.

• Funkce:

  • Analýza latence vs. propustnosti: Vizualizuje kompromisy mezi rychlostí zpracování a počtem generovaných tokenů za sekundu.
  • Analýza pre-fillingu a dekódování: Pomáhá pochopit dobu strávenou počátečním zpracováním vstupů oproti generování následných tokenů.

• Příklady využití:

  • Optimalizace nasazení: Pomáhá konfigurovat nasazení modelu pro rovnováhu mezi uživatelskou zkušeností a provozní efektivitou.
  • Ladění výkonnosti: Umožňuje jemné nastavení parametrů pro splnění specifických požadavků, například zkrácení odezvy v chatovacích aplikacích.

MLPerf

MLPerf je společná benchmarkingová iniciativa, která poskytuje benchmarky pro hodnocení výkonnosti hardware, software a služeb v oblasti strojového učení.

• Složky:

  • MLPerf Training: Benchmarky pro trénink modelů, zahrnující úlohy jako klasifikace obrázků, detekce objektů a překlad textu.
  • MLPerf Inference: Benchmarky měřící, jak rychle a efektivně modely poskytují predikce – důležité pro aplikace v reálném čase.

• Význam:

  • Průmyslové využití: Široce využívané výrobci hardwaru a poskytovateli cloudových služeb pro prezentaci schopností jejich AI řešení.
  • Komplexní hodnocení: Nabízí benchmarky napříč různými doménami pro vyvážené posouzení výkonu.

Osvedčené postupy

Volba vhodných benchmarků

Vyberte benchmarky, které úzce souvisejí se zamýšleným použitím AI modelu. Tím zajistíte, že hodnocení bude relevantní a výkonnost modelu bude dobře přenositelná do reálného nasazení.

• Příklad: Pro aplikaci rozpoznávání řeči zvolte benchmarky zahrnující různorodé přízvuky, rychlosti řeči a hlukové pozadí, aby odpovídaly reálným podmínkám.

Pochopení omezení

Buďte si vědomi omezení, která jsou s benchmarky spojena:

• Bias v datech: Benchmarky mohou obsahovat zkreslení, která ovlivní výkonnost modelu v jiných kontextech.
• Přetrénování: Modely mohou dosahovat skvělých výsledků na benchmarkových datech, ale selhávat na nových datech.

Vyvarování se přetrénování na benchmarky

Chcete-li se vyhnout přílišnému spoléhání na výsledky benchmarků:

• Diverzifikujte hodnocení: Používejte více benchmarků pro posouzení různých aspektů modelu.
• Testujte na reálných datech: Ověřte výkonnost modelu na datech, která se co nejvíce podobají skutečnému prostředí.
• Pravidelně aktualizujte: Neustále aktualizujte benchmarky a hodnotící metody tak, aby odpovídaly novým výzvám a aplikacím.

Možná omezení a výzvy

• Optimalizace na benchmarky (“benchmark gaming”)
  Existuje riziko, že modely budou optimalizovány výhradně na výkon v benchmarcích, místo aby se zlepšovaly v reálném použití. To může vést k zavádějícím výsledkům a brzdit skutečný pokrok.

• Přeceňování některých metrik
  Nadměrné spoléhání na konkrétní metriky, jako je přesnost, může přehlížet další důležité faktory, například férovost, interpretovatelnost a robustnost.

• Bias v datech
  Benchmarky nemusí být reprezentativní pro všechny skupiny uživatelů nebo kontexty, což může vést k horším výsledkům u nedostatečně zastoupených populací.

• Dynamika AI
  S rychlým pokrokem AI je třeba, aby se benchmarky neustále vyvíjely. Zastaralé benchmarky nemusí adekvátně hodnotit moderní modely.

Výzkum v oblasti benchmarkingu AI modelů

Benchmarking AI modelů je zásadní pro pochopení a zlepšování výkonnosti systémů umělé inteligence. Zahrnuje hodnocení AI modelů podle standardizovaných metrik a datových sad, aby byla zajištěna přesnost, efektivita a robustnost. Níže jsou uvedeny některé relevantní vědecké práce zabývající se benchmarkingovými metodami a platformami, včetně příkladů jako jsou žebříčky modelů Hugging Face:

1. ScandEval: Benchmark pro skandinávské zpracování přirozeného jazyka

   • Autor: Dan Saattrup Nielsen
   • Shrnutí: Tato práce představuje platformu ScandEval pro benchmarking modelů v severských jazycích. Hodnotí předtrénované modely na úlohách jako je jazyková přijatelnost a odpovídání na otázky pomocí nových datových sad. ScandEval umožňuje modelům nahraným na Hugging Face Hub být hodnoceny s reprodukovatelnými výsledky. Studie testuje více než 100 skandinávských nebo vícejazyčných modelů a prezentuje výsledky v online žebříčku. Zdůrazňuje významný kros-lingvistický transfer mezi severskými jazyky a ukazuje, že jazykové modely pro Norsko, Švédsko a Dánsko předčí vícejazyčné modely typu XLM-RoBERTa.

2. Responsible AI in Open Ecosystems: Reconciling Innovation with Risk Assessment and Disclosure

   • Autoři: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Shrnutí: Tento článek analyzuje výzvy spojené s prosazováním odpovědné AI a transparentnosti v open-source ekosystémech. Zkoumá roli hodnocení modelů při odhalování jejich omezení a bias. Studie 7903 projektů na Hugging Face ukazuje, že dokumentace rizik souvisí s hodnotícími praktikami, ale populární žebříčkové příspěvky často postrádaly odpovědnost. Výsledky naznačují potřebu politik, které vyváží inovace s etickým rozvojem AI.

3. A Large-Scale Exploit Instrumentation Study of AI/ML Supply Chain Attacks in Hugging Face Models

   • Autoři: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Shrnutí: Tato studie zkoumá rizika spojená s nebezpečnými metodami serializace při sdílení strojově učených modelů na Hugging Face. Ukazuje, že nebezpečné metody mohou vést ke zranitelnostem, kdy je možné šířit škodlivé modely. Výzkum hodnotí schopnosti Hugging Face detekovat tyto slabiny a navrhuje detekční techniku. Výsledky poukazují na potřebu lepších bezpečnostních opatření v platformách pro sdílení modelů.