Benchmarking

Benchmarking van AI-modellen verwijst naar de systematische evaluatie en vergelijking van kunstmatige intelligentie (AI)-modellen met behulp van gestandaardiseerde datasets, taken en prestatie-indicatoren. Dit proces houdt in dat verschillende AI-modellen door dezelfde reeks testen worden gehaald om hun mogelijkheden, efficiëntie en geschiktheid voor specifieke toepassingen te beoordelen. Benchmarking biedt een transparante en objectieve manier om te meten hoe goed AI-modellen presteren ten opzichte van elkaar en van gevestigde standaarden, waardoor onderzoekers en ontwikkelaars weloverwogen keuzes kunnen maken over modelselectie en verbetering.

Waarom AI-modellen benchmarken?

Benchmarking speelt een cruciale rol in de ontwikkeling en toepassing van AI-modellen om verschillende redenen:

1. Objectieve prestatiebeoordeling
   Het maakt een eerlijke en onbevooroordeelde evaluatie van AI-modellen mogelijk door gebruik te maken van consistente criteria en indicatoren. Dit helpt bij het bepalen van de sterke en zwakke punten van verschillende modellen.

2. Modelvergelijking
   Door een gemeenschappelijke basis voor het testen te bieden, maakt benchmarking directe vergelijking tussen modellen mogelijk. Dit is essentieel bij het kiezen van het meest geschikte model voor een bepaalde taak of toepassing.

3. Voortgangsmonitoring
   Benchmarking helpt bij het volgen van vooruitgang in AI door verbeteringen in modelprestaties in de tijd te monitoren. Dit stimuleert innovatie en brengt gebieden aan het licht die verder onderzoek behoeven.

4. Standaardisatie
   Het bevordert het gebruik van standaardpraktijken en indicatoren binnen de AI-gemeenschap, waardoor samenwerking eenvoudiger wordt en modellen aan bepaalde kwaliteitsnormen voldoen.

5. Transparantie en verantwoordelijkheid
   Benchmarkresultaten worden vaak publiek gedeeld, wat openheid in AI-onderzoek en -ontwikkeling stimuleert en belanghebbenden in staat stelt claims over modelprestaties te verifiëren.

Hoe wordt benchmarking van AI-modellen uitgevoerd?

Benchmarking omvat verschillende belangrijke stappen om een grondige en eerlijke evaluatie van AI-modellen te waarborgen:

1. Selectie van benchmarks
   Kies geschikte benchmarks die relevant zijn voor de beoogde taak of het domein van het model. Benchmarks bestaan meestal uit datasets, specifieke taken en evaluatie-indicatoren.

2. Voorbereiding van data
   Zorg ervoor dat de gebruikte datasets gestandaardiseerd en representatief zijn voor het probleemgebied, en vrij van biases die resultaten kunnen vertekenen.

3. Uitvoeren van de modellen
   Voer de modellen uit op de geselecteerde benchmarks onder dezelfde omstandigheden. Dit omvat het gebruik van dezelfde hardware-instellingen, software-omgevingen en preprocessing-stappen.

4. Meten van prestaties
   Gebruik gedefinieerde indicatoren om de uitkomsten van het model te evalueren. Indicatoren kunnen onder meer nauwkeurigheid, precisie, recall, latentie en bronnengebruik zijn.

5. Analyse en vergelijking
   Analyseer de resultaten om de prestaties van de modellen te vergelijken. Visualisatietools en leaderboards worden vaak gebruikt om bevindingen duidelijk te presenteren.

6. Rapportage
   Documenteer de methodologieën, resultaten en interpretaties om een volledig beeld te geven van de mogelijkheden en beperkingen van de modellen.

Soorten benchmarks

Benchmarks kunnen worden gecategoriseerd op basis van hun focus en de aspecten van AI-modellen die ze evalueren:

• Taakgerichte benchmarks:
  Ontworpen om modellen te beoordelen op specifieke taken, zoals beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking of spraakherkenning. Voorbeelden zijn ImageNet voor beeldclassificatie en SQuAD voor vraagbeantwoording.

• Allesomvattende benchmarks:
  Evalueren modellen op een reeks taken om generalisatie en algemene capaciteiten te beoordelen. Voorbeelden zijn GLUE en SuperGLUE voor taalmodellen.

• Prestatiebenchmarks:
  Gericht op systeemniveau-indicatoren zoals snelheid, schaalbaarheid en bronnenverbruik. MLPerf is een bekende benchmark-suite in deze categorie.

• Eerlijkheids- en biasbenchmarks:
  Beoordelen modellen op bias en eerlijkheid over verschillende demografische groepen, om te waarborgen dat aan ethische overwegingen wordt voldaan.

Indicatoren gebruikt bij benchmarking

Verschillende indicatoren worden gebruikt om AI-modellen te evalueren, afhankelijk van de specifieke taken en gewenste uitkomsten:

1. Nauwkeurigheidsindicatoren

   • Nauwkeurigheid: Aandeel juiste resultaten (zowel true positives als true negatives) ten opzichte van het totaal aantal onderzochte gevallen.
   • Precisie: Aantal true positives gedeeld door het aantal true positives en false positives.
   • Recall (gevoeligheid): Aantal true positives gedeeld door het aantal true positives en false negatives.
   • F1-score: Harmonisch gemiddelde van precisie en recall, dat beide indicatoren in balans brengt.

2. Prestatie-indicatoren

   • Latentie: Tijd die het model nodig heeft om een output te genereren na ontvangst van een input.
   • Doorvoer: Aantal inputs dat het model in een bepaalde tijdsperiode kan verwerken.
   • Time to First Token (TTFT): Bij taalmodellen de tijd vanaf het ontvangen van een verzoek tot het genereren van het eerste woord of token.

3. Bronnengebruik-indicatoren

   • Geheugengebruik: Hoeveel RAM vereist is tijdens inferentie of training van het model.
   • Rekenefficiëntie: Verbruikte rekenkracht, vaak gemeten in FLOPS (floating-point operations per seconde).
   • Energieverbruik: Energie die het model tijdens gebruik verbruikt, belangrijk voor implementatie op apparaten met beperkte stroomvoorziening.

4. Robuustheidsindicatoren

   • Foutpercentage: Frequentie van onjuiste voorspellingen of uitkomsten.
   • Robuustheid tegen aanvallen: Het vermogen van het model om stand te houden tegen inputs die zijn ontworpen om het te misleiden.

5. Eerlijkheidsindicatoren

   • Demografische gelijkheid: Beoordeelt of uitkomsten van het model onafhankelijk zijn van gevoelige kenmerken zoals ras of geslacht.
   • Gelijke kansen: Beoordeelt of de prestaties van het model consistent zijn over verschillende groepen.

Voorbeelden van benchmarks

Hugging Face Model Leaderboards

Hugging Face is een toonaangevende organisatie binnen de AI-gemeenschap, bekend om zijn open-source bibliotheken en platforms die de ontwikkeling en het delen van AI-modellen, vooral op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP), vergemakkelijken.

• Beschrijving: Hugging Face biedt model leaderboards die AI-modellen rangschikken op basis van hun prestaties op gestandaardiseerde NLP-benchmarks.
• Werking: Ontwikkelaars dienen hun modellen in bij Hugging Face, waar ze worden geëvalueerd op specifieke taken met datasets zoals GLUE, SuperGLUE of SQuAD. De resultaten worden getoond op leaderboards, wat transparante vergelijking mogelijk maakt.
• Voorbeeld-leaderboards:
  • GLUE Benchmark Leaderboard: Rangschikt modellen op een reeks NLP-taken, zoals sentimentanalyse, zinsgelijkheid en natuurlijke taal-inferentie.
  • SQuAD Leaderboard: Evalueert modellen op hun vermogen om vragen te beantwoorden op basis van een gegeven context, waarmee begrip en redeneervermogen worden getest.

Andere benchmarks

1. GLUE en SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): Een verzameling van negen Engelstalige taken voor zinsbegrip, ontworpen om modellen te evalueren op diverse NLP-uitdagingen.
   • SuperGLUE: Een uitbreiding van GLUE met moeilijkere taken en een hogere prestatienorm, bedoeld om de stand van zaken in taalbegrip te verbeteren.

2. AI2 Leaderboards

   • Ontwikkeld door het Allen Institute for AI, bestrijken deze benchmarks taken zoals gezond verstand-redeneren, wetenschappelijk begrip en leesbegrip.

3. Benchmarks van OpenAI

   • OpenAI gebruikt benchmarks om modellen zoals GPT-3 en GPT-4 te evalueren op taken als codegeneratie, het oplossen van wiskundige problemen en gestandaardiseerde toetsen (zoals SAT, GRE).

4. IBM’s LLM Benchmarks

   • IBM benchmarkt grote taalmodellen (LLM’s) op vaardigheden zoals coderen, redeneren en vraagbeantwoording, en geeft daarmee inzicht in hun prestaties binnen zakelijke omgevingen.

5. MLPerf-benchmarks

   • Een industriestandaard suite van benchmarks voor machine learning hardware en software, die zowel training als inferentie bestrijkt voor diverse taken.

Toepassingen

• Modelselectie
  Benchmarking helpt bij het kiezen van het meest geschikte AI-model voor een specifieke toepassing. Bijvoorbeeld: bij het ontwikkelen van een AI-assistent voor klantenservice kunnen benchmarkingresultaten helpen een model te kiezen dat uitblinkt in het begrijpen en genereren van natuurlijke taalantwoorden.

• Prestatieoptimalisatie
  Door te achterhalen hoe modellen presteren onder verschillende omstandigheden, kunnen ontwikkelaars modellen optimaliseren voor snelheid, efficiëntie of nauwkeurigheid. Benchmarking kan bijvoorbeeld uitwijzen dat een model te veel geheugen vereist, wat aanleiding geeft om het model te verkleinen zonder prestaties te verliezen.

• Vergelijken van verschillende AI-modellen
  Onderzoekers moeten vaak nieuwe modellen vergelijken met bestaande om verbeteringen aan te tonen. Benchmarking biedt een gestandaardiseerde manier om vooruitgang te laten zien, wat voortdurende innovatie aanmoedigt.

• Onderzoek en ontwikkeling
  Benchmarking brengt gebieden aan het licht waar modellen moeite hebben, en stuurt onderzoeksinspanningen richting het aanpakken van deze uitdagingen. Het stimuleert samenwerking binnen de AI-gemeenschap doordat onderzoekers voortbouwen op elkaars werk en zo de grenzen van het mogelijke verleggen.

Benchmarkingtools en -bronnen

Text Generation Inference Benchmarking Tool

Ontwikkeld door Hugging Face, is de Text Generation Inference (TGI) benchmarkingtool ontworpen om tekstgeneratiemodellen te profileren en optimaliseren, verdergaand dan alleen doorvoermetingen.

• Functies:

  • Analyse van latentie versus doorvoer: Visualiseert de afwegingen tussen verwerkingssnelheid en het aantal gegenereerde tokens per seconde.
  • Analyse van pre-filling en decodering: Helpt bij het begrijpen van de tijd die wordt besteed aan initiële verwerking (pre-filling) versus het genereren van opeenvolgende tokens (decodering).

• Toepassingen:

  • Implementatieoptimalisatie: Helpt bij het configureren van modelimplementaties om gebruikerservaring en operationele efficiëntie in balans te brengen.
  • Prestatie-afstemming: Maakt het mogelijk om parameters fijn af te stemmen om aan specifieke eisen te voldoen, zoals het minimaliseren van responstijd in chatapplicaties.

MLPerf

MLPerf is een gezamenlijke benchmarking-inspanning die benchmarks biedt voor het evalueren van de prestaties van machine learning hardware, software en diensten.

• Componenten:

  • MLPerf Training: Benchmarks voor het trainen van modellen, waaronder taken als beeldclassificatie, objectdetectie en taalvertaling.
  • MLPerf Inference: Benchmarks die meten hoe snel en efficiënt modellen voorspellingen doen, belangrijk voor real-time toepassingen.

• Belang:

  • Industriebrede adoptie: Veel gebruikt door hardwareleveranciers en cloudproviders om de mogelijkheden van hun AI-oplossingen te laten zien.
  • Uitgebreide evaluatie: Biedt benchmarks in verschillende domeinen, waardoor een brede beoordeling mogelijk is.

Best practices

Kiezen van geschikte benchmarks

Kies benchmarks die nauw aansluiten bij de beoogde toepassing van het AI-model. Dit zorgt ervoor dat de evaluatie relevant is en dat de prestaties van het model goed vertaald kunnen worden naar de praktijk.

• Voorbeeld: Voor een spraakherkenningstoepassing kies je benchmarks die verschillende accenten, spreeksnelheden en achtergrondgeluiden bevatten om de praktijkomstandigheden te weerspiegelen.

Begrijpen van beperkingen

Wees je bewust van de beperkingen die inherent zijn aan benchmarks:

• Databiases: Benchmarks kunnen biases bevatten die de prestaties van een model in andere contexten beïnvloeden.
• Overfitting: Modellen kunnen uitzonderlijk goed presteren op benchmarkdatasets, maar falen bij het generaliseren naar nieuwe data.

Overfitting naar benchmarks vermijden

Om te voorkomen dat de prestaties te veel op benchmarks worden afgestemd:

• Diversifieer de evaluatie: Gebruik meerdere benchmarks om verschillende aspecten van het model te beoordelen.
• Test op praktijkdata: Valideer de prestaties van het model met datasets die sterk lijken op de uiteindelijke gebruiksomgeving.
• Regelmatige updates: Werk benchmarks en evaluatiemethoden voortdurend bij om veranderende uitdagingen en toepassingen te weerspiegelen.

Mogelijke beperkingen en uitdagingen

• Manipulatie van benchmarks
  Er bestaat een risico dat modellen specifiek worden geoptimaliseerd om uit te blinken op benchmarks, zonder dat de prestaties in de praktijk verbeteren. Dit kan tot misleidende resultaten leiden en echte vooruitgang belemmeren.

• Te veel nadruk op bepaalde indicatoren
  Te veel vertrouwen op specifieke indicatoren, zoals nauwkeurigheid, kan andere belangrijke aspecten zoals eerlijkheid, uitlegbaarheid en robuustheid over het hoofd zien.

• Databiases
  Benchmarks zijn mogelijk niet representatief voor alle gebruikersgroepen of contexten, waardoor modellen in onderbediende populaties slecht kunnen presteren.

• Dynamisch karakter van AI
  Omdat AI-technologieën zich snel ontwikkelen, moeten benchmarks zich voortdurend aanpassen om relevant te blijven. Verouderde benchmarks beoordelen moderne modellen mogelijk niet adequaat.

Wetenschappelijk onderzoek naar benchmarking van AI-modellen

Benchmarking van AI-modellen is een essentieel onderdeel van het begrijpen en verbeteren van de prestaties van kunstmatige intelligentiesystemen. Het houdt in dat AI-modellen worden geëvalueerd aan de hand van gestandaardiseerde indicatoren en datasets om nauwkeurigheid, efficiëntie en robuustheid te waarborgen. Hieronder enkele relevante wetenschappelijke artikelen die benchmarkingmethoden en -platforms onderzoeken, waaronder voorbeelden als de Hugging Face model leaderboards:

1. ScandEval: A Benchmark for Scandinavian Natural Language Processing

   • Auteur: Dan Saattrup Nielsen
   • Samenvatting: Dit artikel introduceert ScandEval, een benchmarkingplatform voor Scandinavische talen. Het benchmarkt voorgetrainde modellen op taken zoals linguïstische acceptatie en vraagbeantwoording met nieuwe datasets. ScandEval maakt het mogelijk om modellen die zijn geüpload naar de Hugging Face Hub te benchmarken met reproduceerbare resultaten. De studie benchmarkt meer dan 100 Scandinavische of meertalige modellen en presenteert de resultaten in een online leaderboard. Het artikel laat aanzienlijke cross-linguale overdracht zien tussen Scandinavische talen en toont aan dat taalmodellen voor Noorwegen, Zweden en Denemarken beter presteren dan meertalige modellen zoals XLM-RoBERTa.

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

   • Auteurs: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Samenvatting: Dit artikel bespreekt de uitdagingen om verantwoorde AI en transparantie in open-source software-ecosystemen te bevorderen. Het onderzoekt de rol van prestatiebeoordeling bij het zichtbaar maken van modelbeperkingen en biases. Uit een studie van 7903 Hugging Face-projecten bleek dat risicodocumentatie samenhangt met evaluatiepraktijken, maar dat populaire leaderboardinzendingen vaak ontbraken aan verantwoordelijkheid. De bevindingen suggereren de noodzaak van beleid dat innovatie en ethische AI-ontwikkeling in balans brengt.

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

   • Auteurs: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Samenvatting: Dit onderzoek analyseert de risico’s van onveilige serialisatiemethoden bij het delen van machine learning-modellen op Hugging Face. Het toont aan dat onveilige methoden tot kwetsbaarheden kunnen leiden, waardoor kwaadaardige modellen gedeeld kunnen worden. Het onderzoek beoordeelt het vermogen van Hugging Face om deze kwetsbaarheden te signaleren en stelt een detectietechniek voor. De resultaten onderstrepen de noodzaak van betere beveiligingsmaatregelen op modeldeelplatforms.