Benchmarking

Benchmarking av AI-modeller refererer til den systematiske evalueringen og sammenligningen av kunstig intelligens (AI)-modeller ved bruk av standardiserte datasett, oppgaver og ytelsesmetrikker. Denne prosessen innebærer å kjøre ulike AI-modeller gjennom samme sett med tester for å vurdere deres evner, effektivitet og egnethet for bestemte bruksområder. Benchmarking gir en åpen og objektiv måte å måle hvor godt AI-modeller presterer i forhold til hverandre og etablerte standarder, slik at forskere og utviklere kan ta informerte beslutninger om modellvalg og forbedring.

Hvorfor benchmarke AI-modeller?

Benchmarking spiller en avgjørende rolle i utvikling og bruk av AI-modeller av flere grunner:

1. Objektiv ytelsesvurdering
   Det gir en rettferdig og upartisk evaluering av AI-modeller ved å bruke konsistente kriterier og metrikker. Dette hjelper med å bestemme styrker og svakheter ved ulike modeller.

2. Modell-sammenligning
   Ved å gi et felles grunnlag for testing, muliggjør benchmarking direkte sammenligning mellom modeller. Dette er essensielt for å velge den mest egnede modellen for en gitt oppgave eller applikasjon.

3. Fremdriftssporing
   Benchmarking hjelper med å overvåke fremskritt i AI ved å spore forbedringer i modellens ytelse over tid. Dette oppmuntrer til innovasjon og fremhever områder som trenger videre forskning.

4. Standardisering
   Det fremmer bruk av standardiserte praksiser og metrikker i AI-miljøet, noe som letter samarbeid og sikrer at modeller møter visse kvalitetskrav.

5. Åpenhet og ansvarlighet
   Benchmarking-resultater deles ofte offentlig, noe som fremmer åpenhet i AI-forskning og utvikling og gir interessenter mulighet til å verifisere påstander om modellens ytelse.

Hvordan gjennomføres benchmarking av AI-modeller?

Benchmarking innebærer flere viktige trinn for å sikre en grundig og rettferdig evaluering av AI-modeller:

1. Valg av benchmarks
   Velg passende benchmarks som er relevante for modellens tiltenkte oppgave eller domene. Benchmarks inkluderer vanligvis datasett, spesifikke oppgaver og evalueringsmetrikker.

2. Forberedelse av data
   Sørg for at datasett som brukes, er standardiserte, representative for problemet og fri for skjevheter som kan forvrenge resultatene.

3. Kjøring av modeller
   Kjør modellene på de valgte benchmarks under samme forhold. Dette innebærer bruk av samme maskinvareinnstillinger, programvaremiljøer og forhåndsbehandlingssteg.

4. Måling av ytelse
   Bruk definerte metrikker for å evaluere modellens resultater. Metrikker kan inkludere nøyaktighet, presisjon, recall, latenstid og ressursbruk.

5. Analyse og sammenligning
   Analyser resultatene for å sammenligne modellenes ytelse. Visualiseringsverktøy og ledertavler brukes ofte for å presentere funnene tydelig.

6. Rapportering
   Dokumenter metodikk, resultater og tolkninger for å gi en helhetlig forståelse av modellenes evner og begrensninger.

Typer benchmarks

Benchmarks kan kategoriseres etter hva de fokuserer på og hvilke aspekter av AI-modeller de vurderer:

• Oppgavespesifikke benchmarks:
  Utformet for å vurdere modeller på bestemte oppgaver, som bilde-gjenkjenning, naturlig språkprosessering eller talegjenkjenning. Eksempler inkluderer ImageNet for bildeklassifisering og SQuAD for spørsmål og svar.

• Omfattende benchmarks:
  Evaluerer modeller på en rekke oppgaver for å vurdere generalisering og overordnede evner. Eksempler er GLUE og SuperGLUE for språkmodeller.

• Ytelsesbenchmarks:
  Fokuserer på systemnivåmetrikker som hastighet, skalerbarhet og ressursforbruk. MLPerf er en kjent benchmarksuite i denne kategorien.

• Rettferdighets- og skjevhetsbenchmarks:
  Vurderer modeller for skjevhet og rettferdighet på tvers av ulike demografiske grupper, for å sikre at etiske hensyn ivaretas.

Metrikker brukt i benchmarking

Ulike metrikker benyttes for å evaluere AI-modeller, avhengig av spesifikke oppgaver og ønskede resultater:

1. Nøyaktighetsmetrikker

   • Nøyaktighet: Andel riktige resultater (både sanne positive og sanne negative) av totalt antall vurderte tilfeller.
   • Presisjon: Antall sanne positive delt på antall sanne positive og falske positive.
   • Recall (sensitivitet): Antall sanne positive delt på antall sanne positive og falske negative.
   • F1-score: Harmonisk gjennomsnitt av presisjon og recall, balanserer de to metrikker.

2. Ytelsesmetrikker

   • Latenstid: Tiden modellen bruker fra den mottar et input til den gir et output.
   • Gjennomstrømning: Antall input modellen kan behandle i løpet av en gitt tidsperiode.
   • Time to First Token (TTFT): For språkmodeller, tiden fra mottatt forespørsel til første ord eller token genereres.

3. Ressursbrukmetrikker

   • Minnebruk: Mengde RAM som kreves under inferens eller trening av modellen.
   • Beregningseffektivitet: Beregningsressurser brukt, ofte målt i FLOPS (flyttallsoperasjoner per sekund).
   • Strømforbruk: Energi brukt av modellen under drift, viktig for bruk på enheter med begrenset strøm.

4. Robusthetsmetrikker

   • Feilrate: Hyppighet av feilaktige prediksjoner eller resultater.
   • Robusthet mot angrep: Modellens evne til å motstå inputs laget for å villede eller lure den.

5. Rettferdighetsmetrikker

   • Demografisk paritet: Vurderer om modellens resultater er uavhengige av sensitive attributter som rase eller kjønn.
   • Lik mulighet: Måler om modellens ytelse er konsistent på tvers av ulike grupper.

Eksempler på benchmarks

Hugging Face Modell-ledertavler

Hugging Face er en fremtredende organisasjon i AI-miljøet, kjent for sine open source-biblioteker og plattformer som legger til rette for utvikling og deling av AI-modeller, spesielt innen naturlig språkprosessering (NLP).

• Beskrivelse: Hugging Face tilbyr modell-ledertavler som rangerer AI-modeller basert på deres ytelse på standardiserte NLP-benchmarks.
• Hvordan de fungerer: Utviklere sender inn sine modeller til Hugging Face, hvor de blir evaluert på spesifikke oppgaver ved bruk av datasett som GLUE, SuperGLUE eller SQuAD. Resultatene vises på ledertavler, som muliggjør åpen sammenligning.
• Eksempel på ledertavler:
  • GLUE Benchmark-ledertavle: Rangerer modeller på en rekke NLP-oppgaver, inkludert sentimentanalyse, setningslikhet og naturlig språkforståelse.
  • SQuAD-ledertavle: Evaluerer modeller på deres evne til å svare på spørsmål basert på gitt kontekst, og tester forståelse og resonnering.

Andre benchmarks

1. GLUE og SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): En samling av ni engelske oppgaver for setningsforståelse, utformet for å evaluere modeller på tvers av ulike NLP-utfordringer.
   • SuperGLUE: En utvidelse av GLUE med vanskeligere oppgaver og høyere krav til ytelse, og flytter grensen for språkforståelse.

2. AI2-ledertavler

   • Utviklet av Allen Institute for AI, disse benchmarks dekker oppgaver som allmennkunnskapsresonnering, vitenskapelig forståelse og leseforståelse.

3. OpenAI’s benchmarks

   • OpenAI bruker benchmarks for å evaluere modeller som GPT-3 og GPT-4 på oppgaver som kodegenerering, matematisk problemløsning og standardiserte tester (f.eks. SAT, GRE).

4. IBM’s LLM-benchmarks

   • IBM benchmarker store språkmodeller (LLM) på evner som koding, resonnering og spørsmål og svar, og gir innsikt i ytelsen i bedriftsmiljøer.

5. MLPerf benchmarks

   • En industristandard suite av benchmarks for maskinlæringsmaskinvare og -programvare, som dekker både trening og inferens på tvers av ulike oppgaver.

Bruksområder

• Modellvalg
  Benchmarking hjelper med å velge den mest egnede AI-modellen for en bestemt applikasjon. For eksempel, ved utvikling av en AI-assistent for kundestøtte, kan benchmarkingresultater hjelpe til å velge en modell som er god på å forstå og generere naturlige språkresponser.

• Ytelsesoptimalisering
  Ved å identifisere hvordan modeller yter under ulike forhold, kan utviklere optimalisere modeller for hastighet, effektivitet eller nøyaktighet. For eksempel kan benchmarking vise at en modell bruker for mye minne, noe som fører til tiltak for å redusere størrelsen uten å gå på bekostning av ytelsen.

• Sammenligning av ulike AI-modeller
  Forskere må ofte sammenligne nye modeller med eksisterende for å vise forbedringer. Benchmarking gir en standardisert måte å vise fremgang, og oppmuntrer til kontinuerlig innovasjon.

• Forskning og utvikling
  Benchmarking avslører områder der modeller sliter, og styrer forskningen mot å løse slike utfordringer. Det fremmer samarbeid i AI-miljøet når forskere bygger videre på hverandres arbeid og presser grensene for hva som er mulig.

Benchmarking-verktøy og ressurser

Text Generation Inference Benchmarking Tool

Utviklet av Hugging Face, er Text Generation Inference (TGI) benchmarking-verktøyet laget for å profilere og optimalisere tekstgenereringsmodeller utover enkle gjennomstrømningsmålinger.

• Funksjoner:

  • Latenstid vs. gjennomstrømningsanalyse: Visualiserer avveiningene mellom prosesseringshastighet og antall genererte tokens per sekund.
  • Pre-filling og dekodingsanalyse: Hjelper med å forstå tiden brukt på initial prosessering (pre-filling) versus generering av påfølgende tokens (dekoding).

• Bruksområder:

  • Distribusjonsoptimalisering: Hjelper med å konfigurere modellimplementeringer for å balansere brukeropplevelse med operasjonell effektivitet.
  • Ytelsestilpasning: Gjør det mulig å finjustere parametre for å møte spesifikke krav, som å minimere responstid i chatapplikasjoner.

MLPerf

MLPerf er et samarbeid om benchmarking som tilbyr benchmarks for å evaluere ytelsen til maskinlæringsmaskinvare, -programvare og -tjenester.

• Komponenter:

  • MLPerf Training: Benchmarks for trening av modeller, dekker oppgaver som bildeklassifisering, objektgjenkjenning og språkomsetting.
  • MLPerf Inference: Benchmarks som måler hvor raskt og effektivt modeller gir prediksjoner, viktig for sanntidsapplikasjoner.

• Betydning:

  • Industriell bruk: Bredt brukt av maskinvareleverandører og skyleverandører for å fremheve sine AI-løsningers kapabiliteter.
  • Helhetlig evaluering: Tilbyr benchmarks på tvers av ulike domener, muliggjør velbalanserte vurderinger.

Beste praksis

Velge riktige benchmarks

Velg benchmarks som er tett knyttet til den tiltenkte bruken av AI-modellen. Dette sikrer at evalueringen er relevant, og at modellens ytelse er overførbar til virkelige situasjoner.

• Eksempel: For en talegjenkjenningsapplikasjon, velg benchmarks med varierte aksenter, taletempo og bakgrunnsstøy for å reflektere virkelige forhold.

Forstå begrensningene

Vær klar over begrensningene som finnes i benchmarks:

• Dataskjevheter: Benchmarks kan inneholde skjevheter som påvirker modellens ytelse ved bruk i ulike sammenhenger.
• Overtilpasning: Modeller kan prestere svært godt på benchmark-datasett, men feile i generalisering til nye data.

Unngå overtilpasning til benchmarks

For å hindre for stor avhengighet av benchmark-ytelse:

• Varier evalueringen: Bruk flere benchmarks for å vurdere ulike aspekter av modellen.
• Test på virkelige data: Valider modellens ytelse med datasett som ligner på det faktiske bruksområdet.
• Regelmessige oppdateringer: Oppdater benchmarks og evalueringsmetoder kontinuerlig for å reflektere nye utfordringer og bruksområder.

Potensielle begrensninger og utfordringer

• Benchmark gaming
  Det er risiko for at modeller optimaliseres spesifikt for å gjøre det bra på benchmarks uten å forbedre reell ytelse. Dette kan gi misvisende resultater og hemme reell fremgang.

• For stor vekt på enkelte metrikker
  For mye fokus på enkelte metrikker, som nøyaktighet, kan overse andre viktige faktorer som rettferdighet, tolkbarhet og robusthet.

• Dataskjevheter
  Benchmarks kan være lite representative for alle brukergrupper eller sammenhenger, noe som kan føre til at modeller gjør det dårlig i underrepresenterte populasjoner.

• Dynamisk AI-felt
  Etter hvert som AI-teknologi utvikler seg raskt, må benchmarks utvikles for å forbli relevante. Utdaterte benchmarks kan ikke tilstrekkelig vurdere moderne modeller.

Forskning på benchmarking av AI-modeller

Benchmarking av AI-modeller er en avgjørende del av å forstå og forbedre ytelsen til kunstig intelligens-systemer. Det innebærer å evaluere AI-modeller mot standardiserte metrikker og datasett for å sikre nøyaktighet, effektivitet og robusthet. Her er noen relevante vitenskapelige artikler som utforsker benchmarking-metoder og -plattformer, inkludert eksempler som Hugging Face modell-ledertavler:

1. ScandEval: A Benchmark for Scandinavian Natural Language Processing

   • Forfatter: Dan Saattrup Nielsen
   • Sammendrag: Denne artikkelen introduserer ScandEval, en benchmarking-plattform for skandinaviske språk. Den benchmarker forhåndstrente modeller på oppgaver som lingvistisk akseptabilitet og spørsmål og svar ved bruk av nye datasett. ScandEval lar modeller lastet opp til Hugging Face Hub bli benchmarket med reproduserbare resultater. Studien benchmarker over 100 skandinaviske eller flerspråklige modeller og presenterer resultatene i en nettbasert ledertavle. Den fremhever betydelig krysspråklig overføring mellom skandinaviske språk og viser at språkmodellene for Norge, Sverige og Danmark overgår flerspråklige 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
   • Sammendrag: Denne artikkelen gjennomgår utfordringene ved å fremme ansvarlig AI og åpenhet i open source-økosystemer. Den undersøker modell-ytelsesevalueringens rolle i å belyse modellbegrensninger og skjevheter. En studie av 7903 Hugging Face-prosjekter viste at risikodokumentasjon er knyttet til evalueringspraksis, men at populære ledertavle-innsendelser ofte manglet ansvarlighet. Funnene indikerer behovet for policyer som balanserer innovasjon med etisk AI-utvikling.

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
   • Sammendrag: Denne studien utforsker risikoen ved usikre serialiseringsmetoder ved deling av maskinlæringsmodeller på Hugging Face. Den viser at usikre metoder kan føre til sårbarheter, slik at ondsinnede modeller kan deles. Forskningen vurderer Hugging Face sin evne til å flagge disse sårbarhetene og foreslår en deteksjonsteknikk. Resultatene fremhever behovet for bedre sikkerhetstiltak på plattformer for modell-deling.