Benchmarking

Das Benchmarking von KI-Modellen bezeichnet die systematische Bewertung und den Vergleich von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) anhand standardisierter Datensätze, Aufgaben und Leistungsmetriken. Dieser Prozess beinhaltet, dass verschiedene KI-Modelle denselben Tests unterzogen werden, um deren Fähigkeiten, Effizienz und Eignung für spezifische Anwendungen zu bewerten. Benchmarking bietet eine transparente und objektive Möglichkeit, die Leistung von KI-Modellen im Vergleich zueinander und zu etablierten Standards zu messen, sodass Forschende und Entwickelnde fundierte Entscheidungen bei der Modellauswahl und -verbesserung treffen können.

Warum KI-Modelle benchmarken?

Benchmarking spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen aus mehreren Gründen:

1. Objektive Leistungsbewertung
   Es ermöglicht eine faire und unvoreingenommene Bewertung von KI-Modellen durch den Einsatz konsistenter Kriterien und Metriken. So lassen sich Stärken und Schwächen verschiedener Modelle ermitteln.

2. Modellvergleich
   Durch eine gemeinsame Testgrundlage erlaubt Benchmarking den direkten Vergleich zwischen Modellen. Das ist essenziell für die Auswahl des am besten geeigneten Modells für eine bestimmte Aufgabe oder Anwendung.

3. Fortschrittsverfolgung
   Benchmarking hilft dabei, Fortschritte in der KI durch das Nachverfolgen von Verbesserungen der Modellleistung im Zeitverlauf zu dokumentieren. Dies fördert Innovation und zeigt Bereiche mit weiterem Forschungsbedarf auf.

4. Standardisierung
   Es fördert die Einführung von Standardpraktiken und Metriken in der KI-Community, erleichtert die Zusammenarbeit und stellt sicher, dass Modelle bestimmte Qualitätsstandards erfüllen.

5. Transparenz und Verantwortlichkeit
   Benchmarking-Ergebnisse werden häufig öffentlich geteilt, was Offenheit in der KI-Forschung und -Entwicklung fördert und es Interessierten ermöglicht, Leistungsansprüche von Modellen zu überprüfen.

Wie wird KI-Benchmarking durchgeführt?

Benchmarking umfasst mehrere Schlüsselschritte, um eine gründliche und faire Bewertung von KI-Modellen sicherzustellen:

1. Auswahl geeigneter Benchmarks
   Wählen Sie Benchmarks aus, die für die vorgesehene Aufgabe oder Domäne des Modells relevant sind. Benchmarks beinhalten in der Regel Datensätze, spezifische Aufgaben und Bewertungsmetriken.

2. Datenaufbereitung
   Stellen Sie sicher, dass die verwendeten Datensätze standardisiert, repräsentativ für das Problemfeld und frei von Verzerrungen sind, die die Ergebnisse verfälschen könnten.

3. Ausführen der Modelle
   Führen Sie die Modelle unter gleichen Bedingungen auf den ausgewählten Benchmarks aus. Dazu gehören gleiche Hardware-Einstellungen, Software-Umgebungen und Vorverarbeitungsschritte.

4. Leistungsmessung
   Bewerten Sie die Modellausgaben mit festgelegten Metriken. Zu diesen zählen beispielsweise Genauigkeit, Präzision, Recall, Latenz und Ressourcenauslastung.

5. Analyse und Vergleich
   Analysieren Sie die Ergebnisse, um die Leistungen der Modelle zu vergleichen. Visualisierungstools und Leaderboards werden häufig zur übersichtlichen Darstellung eingesetzt.

6. Berichterstattung
   Dokumentieren Sie Methoden, Ergebnisse und Interpretationen, um ein umfassendes Verständnis der Fähigkeiten und Grenzen der Modelle zu vermitteln.

Arten von Benchmarks

Benchmarks lassen sich nach ihrem Fokus und den bewerteten Aspekten von KI-Modellen kategorisieren:

• Aufgabenspezifische Benchmarks:
  Entwickelt, um Modelle für bestimmte Aufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung oder Spracherkennung zu bewerten. Beispiele sind ImageNet für die Bildklassifizierung und SQuAD für das Beantworten von Fragen.

• Umfassende Benchmarks:
  Bewerten Modelle anhand verschiedener Aufgaben, um Generalisierung und Gesamtleistung zu prüfen. Beispiele sind GLUE und SuperGLUE für Sprachmodelle.

• Leistungsbenchmarks:
  Konzentrieren sich auf Systemmetriken wie Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Ressourcenverbrauch. MLPerf ist eine bekannte Benchmark-Suite in dieser Kategorie.

• Fairness- und Bias-Benchmarks:
  Prüfen Modelle auf Verzerrungen und Fairness zwischen unterschiedlichen demografischen Gruppen, um ethische Anforderungen sicherzustellen.

Metriken im Benchmarking

Abhängig von den Aufgaben und gewünschten Ergebnissen kommen verschiedene Metriken zur Bewertung von KI-Modellen zum Einsatz:

1. Genauigkeitsmetriken

   • Genauigkeit: Anteil der korrekten Ergebnisse (wahre Positive und wahre Negative) an allen betrachteten Fällen.
   • Präzision: Anzahl der wahren Positiven geteilt durch die Summe aus wahren Positiven und falschen Positiven.
   • Recall (Sensitivität): Anzahl der wahren Positiven geteilt durch die Summe aus wahren Positiven und falschen Negativen.
   • F1-Score: Harmonisches Mittel aus Präzision und Recall, das beide Metriken ausgleicht.

2. Leistungsmetriken

   • Latenz: Zeit, die das Modell benötigt, um nach Empfang einer Eingabe ein Ergebnis bereitzustellen.
   • Durchsatz: Anzahl der Eingaben, die das Modell in einem bestimmten Zeitraum verarbeiten kann.
   • TTFT (Time to First Token): Bei Sprachmodellen die Zeit vom Eingang der Anfrage bis zur Ausgabe des ersten Wortes oder Tokens.

3. Ressourcennutzungsmetriken

   • Speicherverbrauch: Menge an RAM, die während der Inferenz oder des Trainings benötigt wird.
   • Recheneffizienz: Verwendete Rechenressourcen, oft gemessen in FLOPS (Floating Point Operations per Second).
   • Energieverbrauch: Stromverbrauch des Modells im Betrieb, wichtig für den Einsatz auf Geräten mit begrenzter Energie.

4. Robustheitsmetriken

   • Fehlerquote: Häufigkeit falscher Vorhersagen oder Ausgaben.
   • Robustheit gegen Angriffe: Fähigkeit des Modells, täuschenden oder manipulativen Eingaben standzuhalten.

5. Fairnessmetriken

   • Demografische Parität: Prüft, ob Modellergebnisse unabhängig von sensiblen Attributen wie Geschlecht oder Herkunft sind.
   • Chancengleichheit: Bewertet, ob die Modellleistung über verschiedene Gruppen hinweg konsistent ist.

Beispiele für Benchmarks

Hugging Face Model Leaderboards

Hugging Face ist eine führende Organisation in der KI-Community, die für ihre Open-Source-Bibliotheken und Plattformen bekannt ist, die die Entwicklung und den Austausch von KI-Modellen – insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) – erleichtern.

• Beschreibung: Hugging Face stellt Model Leaderboards bereit, die KI-Modelle auf Basis ihrer Leistung auf standardisierten NLP-Benchmarks bewerten und platzieren.
• Funktionsweise: Entwickelnde reichen ihre Modelle bei Hugging Face ein, wo sie auf bestimmten Aufgaben mit Datensätzen wie GLUE, SuperGLUE oder SQuAD bewertet werden. Die Ergebnisse werden in Leaderboards veröffentlicht und ermöglichen transparente Vergleiche.
• Beispiel-Leaderboards:
  • GLUE Benchmark Leaderboard: Bewertet Modelle hinsichtlich Aufgaben wie Sentimentanalyse, Satzähnlichkeit und logischer Sprachinferenz.
  • SQuAD Leaderboard: Bewertet Modelle in ihrer Fähigkeit, Fragen anhand eines gegebenen Kontextes zu beantworten, was Verständnis und Schlussfolgerung testet.

Weitere Benchmarks

1. GLUE und SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): Eine Sammlung von neun englischsprachigen Verständnisaufgaben zur Bewertung von Modellen in verschiedenen NLP-Herausforderungen.
   • SuperGLUE: Erweiterung von GLUE mit schwierigeren Aufgaben und höheren Anforderungen, um Spitzenleistungen im Sprachverständnis zu fördern.

2. AI2 Leaderboards

   • Entwickelt vom Allen Institute for AI, decken diese Benchmarks Aufgaben wie Alltagswissen, wissenschaftliches Verständnis und Leseverständnis ab.

3. OpenAI’s Benchmarks

   • OpenAI nutzt Benchmarks, um Modelle wie GPT-3 und GPT-4 hinsichtlich Aufgaben wie Code-Generierung, mathematischer Problemlösung und standardisierter Tests (z. B. SAT, GRE) zu bewerten.

4. IBM’s LLM Benchmarks

   • IBM bewertet große Sprachmodelle (LLMs) hinsichtlich Fähigkeiten wie Programmieren, logischem Denken und Beantworten von Fragen und liefert so Einblicke in deren Leistung im Unternehmensumfeld.

5. MLPerf Benchmarks

   • Eine branchenweite Benchmark-Suite für Hardware und Software im Bereich maschinelles Lernen, die sowohl Training als auch Inferenz in verschiedenen Aufgabenbereichen abdeckt.

Anwendungsfälle

• Modellauswahl
  Benchmarking unterstützt die Auswahl des am besten geeigneten KI-Modells für eine konkrete Anwendung. Entwickelt man beispielsweise einen KI-Assistenten für den Kundensupport, helfen Benchmark-Ergebnisse bei der Wahl eines Modells, das besonders gut natürliche Sprache versteht und generiert.

• Performance-Optimierung
  Durch die Ermittlung der Modellleistung unter verschiedenen Bedingungen können Modelle gezielt auf Schnelligkeit, Effizienz oder Genauigkeit optimiert werden. So kann Benchmarking etwa zeigen, dass ein Modell zu viel Speicher benötigt, was Anstoß für Optimierungsmaßnahmen gibt.

• Vergleich verschiedener KI-Modelle
  Forschende müssen neue Modelle oft mit bestehenden vergleichen, um Fortschritte nachzuweisen. Benchmarking bietet dafür eine standardisierte Grundlage und fördert Innovation.

• Forschung und Entwicklung
  Benchmarking zeigt auf, wo Modelle Schwächen haben, und steuert so die Forschung gezielt in diese Bereiche. Es fördert die Zusammenarbeit in der KI-Community, indem Forschende auf den Ergebnissen anderer aufbauen und gemeinsam die Grenzen des Machbaren verschieben.

Benchmarking-Tools und Ressourcen

Text Generation Inference Benchmarking Tool

Das von Hugging Face entwickelte Text Generation Inference (TGI) Benchmarking-Tool dient dazu, Textgenerierungsmodelle über reine Durchsatzmessungen hinaus zu profilieren und zu optimieren.

• Funktionen:

  • Analyse von Latenz vs. Durchsatz: Visualisiert die Abwägung zwischen Verarbeitungsgeschwindigkeit und generierten Tokens pro Sekunde.
  • Analyse von Pre-Filling und Decoding: Zeigt, wie viel Zeit für die Initialverarbeitung (Pre-Filling) bzw. für die Generierung der nachfolgenden Tokens (Decoding) aufgewendet wird.

• Anwendungsfälle:

  • Deployment-Optimierung: Hilft bei der Konfiguration von Modellbereitstellungen, um das Nutzererlebnis mit der operativen Effizienz in Einklang zu bringen.
  • Performance-Tuning: Ermöglicht das Feintuning von Parametern, um spezifische Anforderungen wie minimale Reaktionszeiten in Chat-Anwendungen zu erfüllen.

MLPerf

MLPerf ist ein gemeinsames Benchmarking-Projekt, das Benchmarks zur Bewertung der Leistung von Hardware, Software und Services im maschinellen Lernen bereitstellt.

• Komponenten:

  • MLPerf Training: Benchmarks für das Training von Modellen, etwa für Bildklassifikation, Objekterkennung und maschinelle Übersetzung.
  • MLPerf Inference: Benchmarks zur Messung, wie schnell und effizient Modelle Vorhersagen treffen – wichtig für Echtzeitanwendungen.

• Bedeutung:

  • Branchenakzeptanz: Weit verbreitet bei Hardware-Herstellern und Cloud-Anbietern zur Darstellung der Leistungsfähigkeit ihrer KI-Angebote.
  • Umfassende Bewertung: Bietet Benchmarks in verschiedenen Domänen und ermöglicht so ganzheitliche Vergleiche.

Best Practices

Geeignete Benchmarks wählen

Wählen Sie Benchmarks, die eng am vorgesehenen Einsatzzweck des KI-Modells orientiert sind. So ist sichergestellt, dass die Bewertung relevant ist und die Modellleistung gut auf reale Anwendungen übertragbar ist.

• Beispiel: Für eine Spracherkennungsanwendung sollten Benchmarks mit unterschiedlichen Akzenten, Sprechgeschwindigkeiten und Hintergrundgeräuschen ausgewählt werden, um reale Bedingungen abzubilden.

Grenzen erkennen

Beachten Sie die inhärenten Einschränkungen von Benchmarks:

• Datenverzerrungen: Benchmarks können Verzerrungen enthalten, die die Modellleistung in anderen Kontexten beeinflussen.
• Overfitting: Modelle können auf Benchmark-Datensätzen sehr gut abschneiden, aber auf neuen Daten versagen.

Overfitting auf Benchmarks vermeiden

Um eine zu starke Fokussierung auf Benchmark-Leistung zu verhindern:

• Vielfältige Bewertung: Nutzen Sie mehrere Benchmarks, um verschiedene Aspekte des Modells zu prüfen.
• Testen mit Realweltdaten: Validieren Sie die Modellleistung mit Datensätzen, die dem Einsatzumfeld möglichst ähnlich sind.
• Regelmäßige Updates: Aktualisieren Sie Benchmarks und Bewertungsmethoden kontinuierlich, um neuen Herausforderungen und Anwendungen gerecht zu werden.

Mögliche Einschränkungen und Herausforderungen

• Benchmark-Gaming
  Es besteht die Gefahr, dass Modelle gezielt auf Benchmarks optimiert werden, ohne die reale Leistungsfähigkeit zu verbessern. Dies kann zu irreführenden Ergebnissen und stagnierendem Fortschritt führen.

• Überbetonung bestimmter Metriken
  Zu starke Gewichtung einzelner Metriken wie der Genauigkeit kann andere wichtige Faktoren wie Fairness, Interpretierbarkeit und Robustheit vernachlässigen.

• Datenverzerrungen
  Benchmarks sind möglicherweise nicht für alle Nutzergruppen oder Kontexte repräsentativ, sodass Modelle in unterversorgten Populationen schlecht abschneiden könnten.

• Dynamik der KI
  Da sich KI-Technologien rasant weiterentwickeln, müssen Benchmarks regelmäßig angepasst werden. Veraltete Benchmarks können moderne Modelle nicht angemessen beurteilen.

Forschung zum Benchmarking von KI-Modellen

Das Benchmarking von KI-Modellen ist ein entscheidender Aspekt, um die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz zu verstehen und zu verbessern. Es umfasst die Bewertung von KI-Modellen anhand standardisierter Metriken und Datensätze, um Genauigkeit, Effizienz und Robustheit sicherzustellen. Hier sind einige relevante wissenschaftliche Veröffentlichungen, die Benchmarking-Methoden und -Plattformen untersuchen, darunter Beispiele wie die Hugging Face Model Leaderboards:

1. ScandEval: A Benchmark for Scandinavian Natural Language Processing

   • Autor: Dan Saattrup Nielsen
   • Zusammenfassung: Diese Arbeit stellt ScandEval vor, eine Benchmarking-Plattform für skandinavische Sprachen. Sie bewertet vortrainierte Modelle in Aufgaben wie linguistischer Akzeptabilität und Fragebeantwortung mit neuen Datensätzen. ScandEval ermöglicht es, Modelle, die auf dem Hugging Face Hub hochgeladen werden, mit reproduzierbaren Ergebnissen zu benchmarken. Die Studie bewertet über 100 skandinavische oder mehrsprachige Modelle und präsentiert die Ergebnisse in einem Online-Leaderboard. Sie zeigt einen signifikanten Transfer zwischen skandinavischen Sprachen und belegt, dass norwegische, schwedische und dänische Sprachmodelle besser abschneiden als mehrsprachige Modelle wie XLM-RoBERTa.

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

   • Autoren: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Zusammenfassung: Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen, verantwortungsvolle KI und Transparenz in Open-Source-Software-Ökosystemen zu fördern. Sie beleuchtet die Rolle der Leistungsbewertung, um Modellgrenzen und -verzerrungen aufzuzeigen. Eine Untersuchung von 7903 Hugging Face-Projekten ergab, dass Risikodokumentation mit Bewertungspraktiken zusammenhängt, populäre Leaderboard-Einreichungen jedoch oft an Verantwortlichkeit mangeln. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit von Richtlinien, die Innovation und ethische KI-Entwicklung in Einklang bringen.

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

   • Autoren: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Zusammenfassung: Diese Studie erforscht die Risiken unsicherer Serialisierungsmethoden beim Teilen von Machine-Learning-Modellen auf Hugging Face. Es wird gezeigt, dass unsichere Methoden zu Schwachstellen führen können, durch die bösartige Modelle geteilt werden. Die Forschung bewertet, wie effektiv Hugging Face solche Schwachstellen erkennt, und schlägt eine Erkennungsmethode vor. Die Ergebnisse verdeutlichen den Bedarf an verbesserten Sicherheitsmaßnahmen auf Modell-Sharing-Plattformen.