Benchmarking

Benchmarking af AI-modeller refererer til den systematiske evaluering og sammenligning af kunstig intelligens (AI) modeller ved hjælp af standardiserede datasæt, opgaver og præstationsmålinger. Denne proces indebærer, at forskellige AI-modeller gennemgår det samme sæt tests for at vurdere deres evner, effektivitet og egnethed til specifikke anvendelser. Benchmarking giver en gennemsigtig og objektiv måde at måle, hvor godt AI-modeller præsterer i forhold til hinanden og til etablerede standarder, hvilket gør det muligt for forskere og udviklere at træffe velinformerede valg om modeludvælgelse og forbedring.

Hvorfor Benchmarke AI-modeller?

Benchmarking spiller en afgørende rolle i udviklingen og anvendelsen af AI-modeller af flere grunde:

1. Objektiv præstationsvurdering
   Det muliggør en retfærdig og upartisk evaluering af AI-modeller ved hjælp af ensartede kriterier og målinger. Dette hjælper med at identificere styrker og svagheder ved forskellige modeller.

2. Model-sammenligning
   Ved at skabe et fælles grundlag for testning gør benchmarking det muligt at sammenligne modeller direkte. Dette er essentielt for at vælge den mest passende model til en given opgave eller anvendelse.

3. Fremskridtssporing
   Benchmarking hjælper med at overvåge fremskridt inden for AI ved at følge forbedringer i modelpræstation over tid. Det opmuntrer til innovation og fremhæver områder, der kræver yderligere forskning.

4. Standardisering
   Det fremmer anvendelsen af standardpraksis og målinger i AI-fællesskabet, hvilket letter samarbejde og sikrer, at modeller lever op til visse kvalitetskrav.

5. Gennemsigtighed og ansvarlighed
   Benchmarkingresultater deles ofte offentligt, hvilket fremmer åbenhed i AI-forskning og -udvikling og giver interessenter mulighed for at verificere påstande om modelpræstation.

Hvordan udføres benchmarking af AI-modeller?

Benchmarking indebærer flere nøgletrin for at sikre en grundig og retfærdig evaluering af AI-modeller:

1. Udvælgelse af benchmarks
   Vælg passende benchmarks, der er relevante for modellens tiltænkte opgave eller domæne. Benchmarks omfatter typisk datasæt, specifikke opgaver og evalueringsmålinger.

2. Forberedelse af data
   Sørg for, at de anvendte datasæt er standardiserede, repræsentative for problemområdet og fri for bias, der kan forvride resultaterne.

3. Kørsel af modellerne
   Udfør modellerne på de valgte benchmarks under samme betingelser. Dette omfatter brug af samme hardware-indstillinger, softwaremiljøer og forbehandlingstrin.

4. Måling af præstation
   Brug definerede målinger til at evaluere modellens output. Målinger kan omfatte nøjagtighed, præcision, recall, latenstid og ressourceforbrug med mere.

5. Analyse og sammenligning
   Analysér resultaterne for at sammenligne modellernes præstation. Visualiseringsværktøjer og leaderboards bruges ofte til at præsentere resultater tydeligt.

6. Rapportering
   Dokumentér metoder, resultater og fortolkninger for at give en omfattende forståelse af modellernes evner og begrænsninger.

Typer af benchmarks

Benchmarks kan kategoriseres ud fra deres fokus og de aspekter af AI-modeller, de evaluerer:

• Opgavespecifikke benchmarks:
  Designet til at vurdere modeller på bestemte opgaver, såsom billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling eller talegenkendelse. Eksempler inkluderer ImageNet til billedklassificering og SQuAD til spørgsmål-og-svar-opgaver.

• Omfattende benchmarks:
  Evaluerer modeller på en række opgaver for at vurdere generalisering og overordnede evner. Eksempler inkluderer GLUE og SuperGLUE for sproglige modeller.

• Præstationsbenchmarks:
  Fokuserer på systemniveau-målinger som hastighed, skalerbarhed og ressourceforbrug. MLPerf er en kendt benchmarksuite i denne kategori.

• Fairness og bias-benchmarks:
  Evaluerer modeller for bias og retfærdighed på tværs af forskellige demografiske grupper, så etiske hensyn opfyldes.

Målinger brugt i benchmarking

Forskellige målinger bruges til at evaluere AI-modeller afhængigt af de specifikke opgaver og ønskede resultater:

1. Nøjagtighedsmålinger

   • Nøjagtighed: Andelen af korrekte resultater (både sande positive og sande negative) blandt alle undersøgte tilfælde.
   • Præcision: Antallet af sande positive delt med antallet af sande positive og falske positive.
   • Recall (Følsomhed): Antallet af sande positive delt med antallet af sande positive og falske negative.
   • F1 Score: Den harmoniske middelværdi af præcision og recall, som balancerer de to målinger.

2. Præstationsmålinger

   • Latenstid: Tiden det tager for modellen at levere et output efter at have modtaget et input.
   • Gennemløb: Antallet af inputs modellen kan behandle inden for en given tidsramme.
   • Time to First Token (TTFT): For sprogmodeller tiden fra modtagelse af en forespørgsel til generering af det første ord eller token.

3. Ressourceforbrugsmålinger

   • Hukommelsesforbrug: Mængden af RAM, der kræves under modellens inferens eller træning.
   • Beregningseffektivitet: Ressourcer, der forbruges, ofte målt i FLOPS (floating-point operations per second).
   • Strømforbrug: Energi brugt af modellen under drift, vigtigt ved udrulning på enheder med begrænset strøm.

4. Robusthedsmålinger

   • Fejlrater: Frekvensen af forkerte forudsigelser eller outputs.
   • Adversarial Robusthed: Modellens evne til at modstå inputs, der er designet til at narre eller vildlede den.

5. Retfærdighedsmålinger

   • Demografisk paritet: Vurderer, om modelresultater er uafhængige af følsomme attributter som race eller køn.
   • Lige muligheder: Vurderer, om modellens præstation er ensartet på tværs af forskellige grupper.

Eksempler på benchmarks

Hugging Face Model Leaderboards

Hugging Face er en fremtrædende organisation i AI-fællesskabet, kendt for sine open source-biblioteker og platforme, der understøtter udvikling og deling af AI-modeller, især inden for naturlig sprogbehandling (NLP).

• Beskrivelse: Hugging Face tilbyder model-leaderboards, der rangerer AI-modeller baseret på deres præstation på standardiserede NLP-benchmarks.
• Sådan fungerer de: Udviklere indsender deres modeller til Hugging Face, hvor de evalueres på specifikke opgaver ved hjælp af datasæt som GLUE, SuperGLUE eller SQuAD. Resultaterne vises på leaderboards, hvilket giver gennemsigtig sammenligning.
• Eksempel på leaderboards:
  • GLUE Benchmark Leaderboard: Rangerer modeller på en række NLP-opgaver, inklusiv sentimentanalyse, sætningslighed og naturlig sprogforståelse.
  • SQuAD Leaderboard: Evaluerer modeller på deres evne til at besvare spørgsmål baseret på en given kontekst, hvilket tester forståelse og ræsonnement.

Andre benchmarks

1. GLUE og SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): En samling af ni engelske forståelsesopgaver designet til at evaluere modeller på tværs af forskellige NLP-udfordringer.
   • SuperGLUE: En udvidelse af GLUE med sværere opgaver og højere krav til præstation, der skubber grænserne for sproglig forståelse.

2. AI2 Leaderboards

   • Udviklet af Allen Institute for AI og dækker opgaver som almen viden, videnskabelig forståelse og læseforståelse.

3. OpenAI’s benchmarks

   • OpenAI bruger benchmarks til at evaluere modeller som GPT-3 og GPT-4 på opgaver som kodegenerering, matematiske problemløsninger og standardiserede tests (f.eks. SAT, GRE).

4. IBMs LLM Benchmarks

   • IBM benchmarker store sprogmodeller (LLMs) på områder som kodning, ræsonnement og spørgsmål-og-svar, og giver indblik i deres ydeevne i virksomhedsindstillinger.

5. MLPerf Benchmarks

   • En industristandard benchmarksuite til maskinlæring hardware og software, som dækker både træning og inferens på tværs af forskellige opgaver.

Anvendelsesmuligheder

• Modeludvælgelse
  Benchmarking hjælper med at vælge den mest egnede AI-model til en bestemt applikation. Hvis man f.eks. udvikler en AI-assistent til kundesupport, kan benchmarkingresultater hjælpe med at vælge en model, der udmærker sig i forståelse og generering af naturligt sprog.

• Performance-optimering
  Ved at identificere, hvordan modeller præsterer under forskellige forhold, kan udviklere optimere modeller for hastighed, effektivitet eller nøjagtighed. Fx kan benchmarking afsløre, at en model kræver for meget hukommelse, hvilket kan føre til initiativer for at reducere størrelsen uden at gå på kompromis med præstationen.

• Sammenligning af forskellige AI-modeller
  Forskere har ofte behov for at sammenligne nye modeller med eksisterende for at demonstrere forbedringer. Benchmarking giver en standardiseret måde at vise fremskridt på, hvilket fremmer kontinuerlig innovation.

• Forskning og udvikling
  Benchmarking afslører områder, hvor modeller har udfordringer, og guider forskningsindsatsen mod at løse disse problemer. Det fremmer samarbejde i AI-fællesskabet, da forskere bygger videre på hinandens arbejde for at udvide mulighederne.

Benchmarking-værktøjer og ressourcer

Text Generation Inference Benchmarking Tool

Udviklet af Hugging Face, er Text Generation Inference (TGI) benchmarking-værktøjet designet til at profilere og optimere tekstgenereringsmodeller ud over blot at måle gennemløb.

• Funktioner:

  • Analyse af latenstid vs. gennemløb: Visualiserer balancen mellem behandlingstid og antal genererede tokens pr. sekund.
  • Pre-filling og decoding-analyse: Hjælper med at forstå tiden brugt på initial behandling (pre-filling) versus generering af efterfølgende tokens (decoding).

• Anvendelsesmuligheder:

  • Udrulningsoptimering: Hjælper med at konfigurere modeludrulninger for at balancere brugeroplevelse med driftsmæssig effektivitet.
  • Performance-tuning: Muliggør finjustering af parametre for at opfylde specifikke krav, såsom at minimere svartid i chatapplikationer.

MLPerf

MLPerf er et samarbejdsbaseret benchmark-initiativ, der leverer benchmarks til vurdering af ydeevnen for maskinlæringshardware, -software og -tjenester.

• Komponenter:

  • MLPerf Training: Benchmarks til træning af modeller, inklusiv opgaver som billedklassificering, objektdetektion og oversættelse.
  • MLPerf Inference: Benchmarks, der måler, hvor hurtigt og effektivt modeller laver forudsigelser – vigtigt for realtidsapplikationer.

• Betydning:

  • Industriel anvendelse: Bredt anvendt af hardwareproducenter og cloududbydere til at fremvise deres AI-løsningers evner.
  • Omfattende evaluering: Tilbyder benchmarks på tværs af mange domæner, hvilket muliggør alsidige vurderinger.

Best Practices

Vælg passende benchmarks

Vælg benchmarks, der matcher AI-modellens tiltænkte anvendelse. Det sikrer, at evalueringen er relevant, og at modellens præstation reelt kan overføres til virkelige forhold.

• Eksempel: For en talegenkendelsesapplikation vælges benchmarks med forskellige accenter, taletempo og baggrundsstøj for at afspejle virkeligheden.

Forstå begrænsninger

Vær opmærksom på de iboende begrænsninger ved benchmarks:

• Databias: Benchmarks kan indeholde bias, der påvirker modellens præstation i andre sammenhænge.
• Overtilpasning: Modeller kan præstere fremragende på benchmark-datasæt, men fejle på nye data.

Undgå overtilpasning til benchmarks

For at undgå for stor afhængighed af benchmark-præstation:

• Diversificér evaluering: Brug flere benchmarks for at vurdere forskellige aspekter af modellen.
• Test på virkelige data: Validér modelpræstation med datasæt, der minder om det virkelige anvendelsesmiljø.
• Regelmæssige opdateringer: Opdater løbende benchmarks og evalueringsmetoder, så de afspejler aktuelle udfordringer og anvendelser.

Potentielle begrænsninger og udfordringer

• Benchmark gaming
  Der er risiko for, at modeller optimeres specifikt til at klare sig godt på benchmarks uden reel forbedring i praksis. Dette kan føre til vildledende resultater og hæmme ægte fremskridt.

• For stort fokus på enkelte målinger
  For meget vægt på bestemte målinger, såsom nøjagtighed, kan overse andre vigtige faktorer som retfærdighed, fortolkelighed og robusthed.

• Databias
  Benchmarks afspejler måske ikke alle brugergrupper eller sammenhænge og kan føre til modeller, der præsterer dårligt i underbetjente populationer.

• AI’s dynamiske natur
  Da AI-teknologier udvikler sig hurtigt, skal benchmarks udvikles for at forblive relevante. Forældede benchmarks kan ikke tilstrækkeligt vurdere moderne modeller.

Forskning i benchmarking af AI-modeller

Benchmarking af AI-modeller er centralt for at forstå og forbedre præstationen af kunstige intelligenssystemer. Det involverer evaluering af AI-modeller mod standardiserede målinger og datasæt for at sikre nøjagtighed, effektivitet og robusthed. Her er nogle relevante videnskabelige artikler, der udforsker benchmarking-metoder og platforme, inklusive eksempler som Hugging Face model leaderboards:

1. ScandEval: A Benchmark for Scandinavian Natural Language Processing

   • Forfatter: Dan Saattrup Nielsen
   • Resumé: Denne artikel introducerer ScandEval, en benchmarking-platform for skandinaviske sprog. Den benchmarker prætrænede modeller på opgaver som grammatikalsk acceptabilitet og spørgsmål-og-svar ved brug af nye datasæt. ScandEval gør det muligt at benchmarke modeller uploadet til Hugging Face Hub med reproducerbare resultater. Studiet benchmarker over 100 skandinaviske eller flersprogede modeller og præsenterer resultaterne i et online leaderboard. Det fremhæver betydelig tværsproglig overførsel blandt skandinaviske sprog og viser, at sprogmodeller for Norge, Sverige og Danmark overgår flersprogede modeller som XLM-RoBERTa.

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

   • Forfattere: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Resumé: Artiklen gennemgår udfordringerne ved at fremme ansvarlig AI og gennemsigtighed i open source-softwareøkosystemer. Den undersøger betydningen af præstationsvurdering i forhold til at identificere modellens begrænsninger og bias. En undersøgelse af 7.903 Hugging Face-projekter viste, at risikodokumentation er forbundet med evalueringspraksis, men at populære leaderboard-indsendelser ofte manglede ansvarlighed. Resultaterne peger på behovet for politikker, der balancerer innovation med etisk AI-udvikling.

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

   • Forfattere: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Resumé: Dette studie undersøger risici ved usikre serialiseringsmetoder ved deling af maskinlæringsmodeller på Hugging Face. Det demonstrerer, at usikre metoder kan føre til sårbarheder, hvor ondsindede modeller kan deles. Forskningen vurderer Hugging Faces evne til at identificere disse sårbarheder og foreslår en detektionsteknik. Resultaterne tydeliggør behovet for forbedrede sikkerhedsforanstaltninger på platforme til modeldeling.