Benchmarking

Benchmarkkaus tekoälymalleille tarkoittaa tekoälymallien järjestelmällistä arviointia ja vertailua standardoiduilla tietoaineistoilla, tehtävillä ja suorituskykymittareilla. Prosessissa eri tekoälymallit ajetaan läpi samojen testien, jotta niiden kyvykkyyttä, tehokkuutta ja soveltuvuutta tiettyihin käyttötarkoituksiin voidaan arvioida. Benchmarkkaus tarjoaa läpinäkyvän ja objektiivisen tavan mitata, kuinka hyvin tekoälymallit suoriutuvat suhteessa toisiinsa ja vakiintuneisiin standardeihin, mahdollistaen tutkijoille ja kehittäjille perustellut valinnat mallien valintaan ja kehittämiseen.

Miksi tekoälymalleja benchmarkataan?

Benchmarkkaus on keskeistä tekoälymallien kehityksessä ja soveltamisessa useasta syystä:

1. Objektiivinen suorituskyvyn arviointi
   Mallit voidaan arvioida oikeudenmukaisesti ja puolueettomasti yhtenäisin kriteerein ja mittarein. Näin voidaan tunnistaa eri mallien vahvuudet ja heikkoudet.

2. Mallien vertailu
   Benchmarkkaus tarjoaa yhteisen pohjan testaamiselle ja mahdollistaa mallien suoran vertailun. Tämä on olennaista sopivimman mallin valinnassa tiettyyn tehtävään tai sovellukseen.

3. Kehityksen seuraaminen
   Benchmarkkaus auttaa seuraamaan tekoälyn edistymistä mallien suorituskyvyn parantuessa ajan myötä. Tämä kannustaa innovaatioihin ja paljastaa alueet, jotka vaativat lisätutkimusta.

4. Standardointi
   Benchmarkkaus edistää vakiintuneiden käytäntöjen ja mittareiden omaksumista tekoäly-yhteisössä, helpottaen yhteistyötä ja varmistaen mallien tietyn laatutason.

5. Läpinäkyvyys ja vastuullisuus
   Benchmarkkaustulokset jaetaan usein julkisesti, mikä edistää avoimuutta tekoälytutkimuksessa ja -kehityksessä sekä mahdollistaa sidosryhmille suorituskykyväitteiden tarkastamisen.

Miten tekoälymallien benchmarkkaus tehdään?

Benchmarkkaus sisältää useita keskeisiä vaiheita perusteellisen ja oikeudenmukaisen arvioinnin varmistamiseksi:

1. Benchmarkien valinta
   Valitse mallin tehtävään tai alueeseen soveltuvat benchmarkit. Benchmarkit sisältävät tyypillisesti tietoaineistoja, erityisiä tehtäviä ja arviointimittareita.

2. Datan valmistelu
   Varmista, että käytetyt tietoaineistot ovat standardoituja, edustavat ongelmakenttää ja ovat vapaita puolueellisuuksista, jotka voisivat vääristää tuloksia.

3. Mallien ajaminen
   Suorita mallit valituissa benchmarkeissa samoissa olosuhteissa. Tämä sisältää samat laitteistoasetukset, ohjelmistoympäristöt ja esikäsittelyvaiheet.

4. Suorituskyvyn mittaaminen
   Arvioi mallien tuloksia määritellyillä mittareilla. Mittareita voivat olla mm. tarkkuus, precision, recall, viive ja resurssien käyttö.

5. Tulosten analysointi ja vertailu
   Analysoi tulokset mallien suorituskyvyn vertailua varten. Visualisointityökalut ja tuloslistat selkeyttävät tulosten esittämistä.

6. Raportointi
   Dokumentoi menetelmät, tulokset ja tulkinnat kokonaiskuvan saamiseksi mallien kyvyistä ja rajoituksista.

Benchmarkkien tyypit

Benchmarkit voidaan luokitella niiden painopisteen ja arvioitavien tekoälymallien osa-alueiden mukaan:

• Tehtäväkohtaiset benchmarkit:
  Suunniteltu arvioimaan mallien suorituskykyä tietyissä tehtävissä, kuten kuvantunnistus, luonnollisen kielen käsittely tai puheentunnistus. Esimerkkejä ovat ImageNet kuvaluokitteluun ja SQuAD kysymyksiin vastaamiseen.

• Kattavat benchmarkit:
  Arvioivat malleja useissa tehtävissä yleistä kyvykkyyttä ja yleistämistä mittaamalla. Esimerkkejä ovat GLUE ja SuperGLUE kielimalleille.

• Suorituskykybenchmarkit:
  Keskittyvät järjestelmätason mittareihin kuten nopeus, skaalautuvuus ja resurssien kulutus. MLPerf on tunnettu benchmarkkokokoelma tässä kategoriassa.

• Oikeudenmukaisuus- ja puolueellisuusbenchmarkit:
  Arvioivat mallien puolueettomuutta eri väestöryhmissä eettisten näkökulmien huomioimiseksi.

Benchmarkkausmittarit

Tekoälymallien arvioinnissa käytetään erilaisia mittareita tehtävästä ja tavoitteista riippuen:

1. Tarkkuusmittarit

   • Tarkkuus (accuracy): Oikein luokiteltujen tapausten osuus kaikista tarkastelluista tapauksista.
   • Precision: Oikein positiivisten osuus kaikista mallin ennustamista positiivisista tuloksista.
   • Recall (herkkyys): Oikein positiivisten osuus kaikista todellisista positiivisista.
   • F1-pisteet: Precisionin ja recallin harmoninen keskiarvo.

2. Suorituskykymittarit

   • Viive (latency): Aika, jonka malli tarvitsee tuottaakseen tuloksen saatuaan syötteen.
   • Läpimeno (throughput): Syötteiden määrä, jonka malli kykenee käsittelemään tietyssä ajassa.
   • Time to First Token (TTFT): Kielimalleissa aika, joka kuluu ensimmäisen sanan tai tokenin luomiseen pyynnön jälkeen.

3. Resurssienkäyttömittarit

   • Muistin käyttö: RAM-muistin määrä mallin ajon tai opetuksen aikana.
   • Laskentatehokkuus: Käytetyt laskentaresurssit, usein FLOPS-yksiköissä (kelluvapisteoperaatiot sekunnissa).
   • Virrankulutus: Mallin käyttämä energia, tärkeää erityisesti laitteissa, joissa virta on rajoitettua.

4. Robustisuusmittarit

   • Virheprosentti: Väärien ennusteiden tai tulosten osuus.
   • Robustius hyökkäyksiä vastaan: Mallin kyky kestää harhaanjohtavia syötteitä.

5. Oikeudenmukaisuuden mittarit

   • Demografinen tasapuolisuus: Arvioi, ovatko mallin tulokset riippumattomia sensitiivisistä ominaisuuksista, kuten sukupuolesta tai etnisyydestä.
   • Yhtäläinen mahdollisuus: Tarkastelee, onko mallin suorituskyky tasainen eri ryhmissä.

Benchmarkkausesimerkkejä

Hugging Face -mallien tuloslistat

Hugging Face on tunnettu organisaatio tekoälyyhteisössä, joka tarjoaa avoimen lähdekoodin kirjastoja ja alustoja tekoälymallien kehitykseen ja jakamiseen, erityisesti luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP).

• Kuvaus: Hugging Face tarjoaa mallien tuloslistoja, joissa tekoälymalleja järjestetään standardoitujen NLP-benchmarkkien suorituskyvyn perusteella.
• Toimintaperiaate: Kehittäjät lähettävät mallinsa Hugging Faceen, missä ne arvioidaan tietyissä tehtävissä kuten GLUE, SuperGLUE tai SQuAD -datan avulla. Tulokset näkyvät tuloslistoilla, mahdollistaen läpinäkyvän vertailun.
• Esimerkkejä tuloslistoista:
  • GLUE Benchmark -tuloslista: Järjestää mallit useiden NLP-tehtävien, kuten sentimenttianalyysin, lauseiden samankaltaisuuden ja luonnollisen kielen päättelyn perusteella.
  • SQuAD-tuloslista: Arvioi mallien kykyä vastata kysymyksiin annetun tekstin perusteella.

Muita benchmarkkeja

1. GLUE ja SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): Kokoelma yhdeksästä englanninkielisestä lauseiden ymmärtämistehtävästä kielimallien arviointiin.
   • SuperGLUE: GLUE:n laajennus vaativammilla tehtävillä ja korkeammalla vaatimustasolla, mikä haastaa alan huippumallit.

2. AI2 Leaderboards

   • Allen Institute for AI:n kehittämät benchmarkit kattavat mm. arkijärjen päättelyn, tieteellisen ymmärryksen ja luetun ymmärtämisen.

3. OpenAI:n benchmarkit

   • OpenAI arvioi mallejaan, kuten GPT-3 ja GPT-4, tehtävissä kuten koodin luonti, matemaattiset ongelmat ja standardoidut kokeet (esim. SAT, GRE).

4. IBM:n LLM-benchmarkit

   • IBM arvioi suuria kielimalleja (LLM) kyvykkyyksissä kuten koodaus, päättely ja kysymyksiin vastaaminen, erityisesti yrityskäytössä.

5. MLPerf-benchmarkit

   • Teollisuusstandardin mukainen koneoppimisen laitteisto- ja ohjelmistobenchmarkkien kokoelma, kattaen sekä opetuksen että inferenssin eri tehtävissä.

Käyttötapaukset

• Mallin valinta
  Benchmarkkaus auttaa valitsemaan sopivimman tekoälymallin tiettyyn käyttötarkoitukseen. Esimerkiksi asiakaspalveluassistentin kehityksessä benchmarkkaustulokset auttavat valitsemaan mallin, joka ymmärtää ja tuottaa luonnollista kieltä parhaiten.

• Suorituskyvyn optimointi
  Mallien suorituskyvyn selvittäminen eri olosuhteissa auttaa kehittäjiä optimoimaan mallien nopeutta, tehokkuutta tai tarkkuutta. Benchmarkkaus voi esimerkiksi paljastaa, että malli käyttää liikaa muistia, mikä johtaa koon pienentämiseen suorituskyvyn kärsimättä.

• Eri tekoälymallien vertailu
  Tutkijat vertaavat uusia malleja aiempiin benchmarkkaustulosten avulla osoittaakseen edistystä. Benchmarkkaus tarjoaa standardoidun tavan esitellä kehitystä ja kannustaa jatkuvaan innovointiin.

• Tutkimus ja kehitys
  Benchmarkkaus paljastaa ne kohdat, joissa mallit eivät vielä toimi toivotulla tavalla, ohjaten tutkimusta näiden haasteiden ratkaisuun. Se myös edistää yhteistyötä tekoäly-yhteisössä, kun tutkijat rakentavat toistensa työn päälle.

Benchmarkkaustyökalut ja -resurssit

Text Generation Inference -benchmarkkaustyökalu

Hugging Facen kehittämä Text Generation Inference (TGI) -benchmarkkaustyökalu on tarkoitettu tekstin tuottamiseen erikoistuneiden mallien profilointiin ja optimointiin yksinkertaista läpimenoa laajemmin.

• Ominaisuudet:

  • Viiveen ja läpimenon analyysi: Visualisoi nopeuden ja tuotettujen tokenien määrän välisiä kompromisseja.
  • Pre-filling ja dekoodauksen analyysi: Auttaa ymmärtämään, kuinka paljon aikaa kuluu alkuvaiheen käsittelyyn (pre-filling) ja kuinka paljon varsinaiseen tokenien tuottamiseen (dekoodaus).

• Käyttötapauksia:

  • Käyttöönoton optimointi: Auttaa mallien käyttöönotossa tasapainottamaan käyttäjäkokemuksen ja toiminnallisen tehokkuuden.
  • Suorituskyvyn virittäminen: Mahdollistaa parametrien hienosäädön, esimerkiksi vasteajan minimoinnin chat-sovelluksissa.

MLPerf

MLPerf on yhteistyössä kehitetty benchmarkkokokonaisuus, joka tarjoaa mittariston koneoppimisen laitteistojen, ohjelmistojen ja palveluiden arviointiin.

• Komponentit:

  • MLPerf Training: Benchmarkit mallien kouluttamiseen, kuten kuvaluokittelu, objektintunnistus ja käännöstehtävät.
  • MLPerf Inference: Benchmarkit mallien ennustamisen nopeuden ja tehokkuuden mittaamiseen, erityisen tärkeää reaaliaikasovelluksissa.

• Merkitys:

  • Alan laaja käyttö: Laitteistovalmistajat ja pilvipalveluntarjoajat käyttävät MLPerfiä esitelläkseen tekoälyratkaisujensa suorituskykyä.
  • Kattava arviointi: Tarjoaa benchmarkit laajasti eri käyttöalueille monipuolisen arvioinnin mahdollistamiseksi.

Parhaat käytännöt

Sopivien benchmarkkien valinta

Valitse benchmarkit, jotka vastaavat mahdollisimman hyvin mallin varsinaista käyttötarkoitusta. Näin arviointi on relevanttia ja mallin suorituskyky siirtyy käytäntöön.

• Esimerkki: Puheentunnistussovelluksessa kannattaa valita benchmarkkeja, joissa on erilaisia aksentteja, puhenopeuksia ja taustameluja todellisten olosuhteiden jäljittelemiseksi.

Rajoitusten ymmärtäminen

Huomioi benchmarkkien luontaiset rajoitteet:

• Datapuolueellisuus: Benchmarkit voivat sisältää puolueellisuuksia, jotka vaikuttavat mallin suorituskykyyn eri ympäristöissä.
• Ylisovitus: Malli voi suoriutua erinomaisesti benchmark-aineistolla, mutta epäonnistua uuden datan kanssa.

Ylisovituksen välttäminen benchmarkeihin

Jotta mallin kehitys ei keskity vain benchmark-tulosten maksimointiin:

• Monipuolinen arviointi: Käytä useita benchmarkkeja mallin eri puolien arviointiin.
• Testaa todellisella datalla: Varmista mallin suorituskyky aineistoilla, jotka vastaavat todellista käyttöympäristöä.
• Säännölliset päivitykset: Päivitä benchmarkkeja ja arviointimenetelmiä vastaamaan muuttuvia haasteita ja sovelluksia.

Mahdolliset rajoitukset ja haasteet

• Benchmark-tulosten manipulointi
  On olemassa riski, että mallit optimoidaan erityisesti benchmarkkeihin ilman todellista parannusta käytännön suorituskyvyssä. Tämä voi johtaa harhaanjohtaviin tuloksiin ja hidastaa aitoa edistystä.

• Liiallinen painotus tiettyihin mittareihin
  Yhteen mittariin, kuten tarkkuuteen, keskittyminen voi jättää huomiotta muita tärkeitä seikkoja kuten oikeudenmukaisuuden, tulkittavuuden ja robustisuuden.

• Datapuolueellisuus
  Benchmarkit eivät välttämättä edusta kaikkia käyttäjäryhmiä tai konteksteja, mikä voi johtaa heikkoon suorituskykyyn alipalveluissa väestöryhmissä.

• Tekoälyn dynaamisuus
  Tekoäly kehittyy nopeasti, joten benchmarkkien on uudistuttava pysyäkseen relevantteina. Vanhentuneet benchmarkit eivät välttämättä mittaa nykymallien kyvykkyyksiä.

Tekoälymallien benchmarkkauksen tutkimus

Tekoälymallien benchmarkkaus on olennainen osa tekoälyjärjestelmien suorituskyvyn ymmärtämistä ja kehittämistä. Siinä malleja arvioidaan standardoitujen mittareiden ja tietoaineistojen avulla tarkkuuden, tehokkuuden ja robustisuuden varmistamiseksi. Tässä muutamia tieteellisiä julkaisuja, joissa käsitellään benchmarkkausmenetelmiä ja -alustoja, kuten Hugging Face -mallien tuloslistoja:

1. ScandEval: A Benchmark for Scandinavian Natural Language Processing

   • Kirjoittaja: Dan Saattrup Nielsen
   • Yhteenveto: Tässä julkaisussa esitellään ScandEval, pohjoismaisten kielten benchmarkkausalusta. Se mittaa valmiiksi opetettuja malleja tehtävissä kuten kieliopillinen hyväksyttävyys ja kysymyksiin vastaaminen uusia tietoaineistoja hyödyntäen. ScandEval mahdollistaa Hugging Face Hubiin ladattujen mallien toistettavan benchmarkkauksen. Tutkimuksessa benchmarkattiin yli 100 pohjoismaista tai monikielistä mallia, tulokset esitetään verkkotuloslistalla. Havaittiin merkittävää kieltenvälistä siirtymää pohjoismaisissa kielissä ja Norjan, Ruotsin ja Tanskan kielimallit ylittivät monikieliset mallit kuten XLM-RoBERTa.

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

   • Kirjoittajat: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Yhteenveto: Tämä artikkeli tarkastelee vastuullisen tekoälyn ja läpinäkyvyyden edistämisen haasteita avoimen lähdekoodin ekosysteemeissä. Artikkelissa käsitellään mallien suorituskyvyn arvioinnin roolia rajoitusten ja puolueellisuuksien tunnistamisessa. 7903 Hugging Face -projektin tutkimus osoitti, että riskidokumentaatio liittyi arviointikäytäntöihin, mutta suosituissa tuloslistoille päätyneissä malleissa vastuullisuus jäi usein puutteelliseksi. Tulokset viittaavat tarpeeseen kehittää politiikkaa, joka tasapainottaa innovaation ja eettisen tekoälyn kehityksen.

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

   • Kirjoittajat: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Yhteenveto: Tässä tutkimuksessa tarkastellaan riskialttiiden serialisointimenetelmien aiheuttamia haavoittuvuuksia Hugging Facessa jaettavissa koneoppimismalleissa. Tutkimus osoittaa, että turvattomat menetelmät mahdollistavat haitallisten mallien jakamisen. Hugging Facen kykyä havaita nämä haavoittuvuudet arvioitiin ja ehdotettiin tunnistusmenetelmää. Tulokset korostavat parannettujen suojaustoimien tarvetta mallien jakelualustoilla.