Benchmarking

Benchmarking modeli AI to systematyczna ocena i porównanie modeli sztucznej inteligencji (AI) przy użyciu zestandaryzowanych zbiorów danych, zadań i miar wydajności. Proces ten polega na przepuszczeniu różnych modeli AI przez ten sam zestaw testów w celu oceny ich możliwości, efektywności i przydatności do konkretnych zastosowań. Benchmarking zapewnia przejrzysty i obiektywny sposób mierzenia, jak dobrze modele AI wypadają względem siebie oraz ustalonych standardów, umożliwiając badaczom i twórcom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących wyboru i ulepszania modeli.

Dlaczego warto benchmarkować modele AI?

Benchmarking odgrywa kluczową rolę w rozwoju i zastosowaniach modeli AI z kilku powodów:

1. Obiektywna ocena wydajności
   Umożliwia uczciwą i bezstronną ocenę modeli AI poprzez stosowanie jednolitych kryteriów i metryk. Pomaga to określić mocne i słabe strony różnych modeli.

2. Porównanie modeli
   Zapewnia wspólną podstawę do testowania, umożliwiając bezpośrednie porównanie modeli. Jest to kluczowe przy wyborze najodpowiedniejszego modelu do danego zadania lub zastosowania.

3. Śledzenie postępów
   Benchmarking pozwala monitorować postępy w AI poprzez śledzenie poprawy wydajności modeli w czasie. Zachęca to do innowacji i wskazuje obszary wymagające dalszych badań.

4. Standaryzacja
   Promuje przyjmowanie standardowych praktyk i metryk w społeczności AI, ułatwiając współpracę i zapewniając, że modele spełniają określone progi jakości.

5. Przejrzystość i odpowiedzialność
   Wyniki benchmarkingu są często publicznie udostępniane, co promuje otwartość w badaniach i rozwoju AI oraz pozwala interesariuszom weryfikować deklaracje dotyczące wydajności modeli.

Jak przebiega benchmarking modeli AI?

Benchmarking obejmuje kilka kluczowych kroków, które zapewniają rzetelną i uczciwą ocenę modeli AI:

1. Wybór benchmarków
   Wybierz odpowiednie benchmarki związane z zamierzonym zadaniem lub domeną modelu. Benchmarki zazwyczaj obejmują zbiory danych, konkretne zadania i metryki oceny.

2. Przygotowanie danych
   Upewnij się, że używane zbiory danych są zestandaryzowane, reprezentatywne dla problemu i wolne od stronniczości, która mogłaby zniekształcić wyniki.

3. Uruchamianie modeli
   Przeprowadź modele na wybranych benchmarkach w tych samych warunkach. Obejmuje to użycie tych samych ustawień sprzętowych, środowisk programowych i kroków wstępnych przetwarzania.

4. Pomiar wydajności
   Oceniaj wyniki modeli przy użyciu określonych metryk. Mogą to być: dokładność, precyzja, recall, opóźnienie, zużycie zasobów i inne.

5. Analiza i porównanie
   Analizuj wyniki, aby porównać wydajność modeli. Do przejrzystego przedstawienia wyników często używa się narzędzi wizualizacyjnych i rankingów.

6. Raportowanie
   Dokumentuj metodologię, wyniki i interpretacje, aby zapewnić pełne zrozumienie możliwości i ograniczeń modeli.

Typy benchmarków

Benchmarki można kategoryzować według ich celu oraz aspektów modeli AI, które oceniają:

• Benchmarki zadaniowe:
  Zaprojektowane do oceny modeli na konkretne zadania, takie jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy rozpoznawanie mowy. Przykłady to ImageNet dla klasyfikacji obrazów oraz SQuAD dla odpowiadania na pytania.

• Benchmarki kompleksowe:
  Oceniają modele pod kątem szerokiego zakresu zadań, sprawdzając ich zdolność do uogólniania i ogólne możliwości. Przykładami są GLUE i SuperGLUE dla modeli językowych.

• Benchmarki wydajnościowe:
  Skupiają się na metrykach systemowych, takich jak szybkość, skalowalność i zużycie zasobów. MLPerf to znany zestaw benchmarków w tej kategorii.

• Benchmarki sprawiedliwości i uprzedzeń:
  Oceniają modele pod kątem stronniczości i sprawiedliwości względem różnych grup demograficznych, gwarantując etyczne podejście.

Metryki używane w benchmarkingu

W zależności od zadania i oczekiwanych wyników stosuje się różne metryki do oceny modeli AI:

1. Metryki dokładności

   • Dokładność: Proporcja poprawnych wyników (zarówno prawdziwie pozytywnych, jak i negatywnych) do liczby wszystkich przypadków.
   • Precyzja: Liczba prawdziwie pozytywnych podzielona przez sumę prawdziwie pozytywnych i fałszywie pozytywnych.
   • Recall (czułość): Liczba prawdziwie pozytywnych podzielona przez sumę prawdziwie pozytywnych i fałszywie negatywnych.
   • F1 Score: Średnia harmoniczna precyzji i recall, równoważąca obie metryki.

2. Metryki wydajności

   • Opóźnienie: Czas potrzebny modelowi na wygenerowanie wyniku po otrzymaniu wejścia.
   • Przepustowość: Liczba wejść, które model może przetworzyć w określonym czasie.
   • Time to First Token (TTFT): W modelach językowych – czas od otrzymania żądania do wygenerowania pierwszego słowa lub tokena.

3. Metryki zużycia zasobów

   • Zużycie pamięci: Ilość pamięci RAM wymaganej podczas inferencji lub uczenia modelu.
   • Efektywność obliczeniowa: Zużycie zasobów obliczeniowych, często mierzone w FLOPS (operacje zmiennoprzecinkowe na sekundę).
   • Pobór mocy: Ilość energii zużywanej przez model podczas pracy, istotna przy wdrażaniu na urządzeniach o ograniczonym zasilaniu.

4. Metryki odporności

   • Wskaźnik błędu: Częstotliwość niepoprawnych przewidywań lub wyników.
   • Odporność na ataki: Zdolność modelu do radzenia sobie z wejściami mającymi na celu zmylenie go lub wprowadzenie w błąd.

5. Metryki sprawiedliwości

   • Parytet demograficzny: Ocenia, czy wyniki modelu są niezależne od wrażliwych atrybutów, takich jak rasa czy płeć.
   • Równość szans: Sprawdza, czy wydajność modelu jest spójna w różnych grupach.

Przykłady benchmarków

Rankingi modeli Hugging Face

Hugging Face to znana organizacja w społeczności AI, znana ze swoich bibliotek open source i platform ułatwiających rozwój oraz udostępnianie modeli AI, zwłaszcza w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).

• Opis: Hugging Face udostępnia rankingi modeli, które klasyfikują modele AI na podstawie wyników uzyskanych w zestandaryzowanych benchmarkach NLP.
• Jak to działa: Twórcy przesyłają swoje modele do Hugging Face, gdzie są one oceniane w określonych zadaniach przy użyciu zbiorów danych takich jak GLUE, SuperGLUE czy SQuAD. Wyniki są prezentowane w rankingach, umożliwiając przejrzyste porównanie.
• Przykładowe rankingi:
  • GLUE Benchmark Leaderboard: Klasyfikuje modele w szeregu zadań NLP, takich jak analiza sentymentu, podobieństwo zdań i wnioskowanie językowe.
  • SQuAD Leaderboard: Ocenia modele pod kątem umiejętności odpowiadania na pytania na podstawie podanego kontekstu, testując rozumienie i wnioskowanie.

Inne benchmarki

1. GLUE i SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): Zbiór dziewięciu zadań rozumienia zdań w języku angielskim, zaprojektowany do oceny modeli pod kątem różnorodnych wyzwań NLP.
   • SuperGLUE: Rozszerzenie GLUE z trudniejszymi zadaniami i wyższymi wymaganiami, podnoszące poprzeczkę w rozumieniu języka.

2. AI2 Leaderboards

   • Opracowane przez Allen Institute for AI, benchmarki te obejmują zadania takie jak rozumowanie zdroworozsądkowe, rozumienie naukowe i czytanie ze zrozumieniem.

3. Benchmarks OpenAI

   • OpenAI używa benchmarków do oceny modeli takich jak GPT-3 i GPT-4 na zadaniach takich jak generowanie kodu, rozwiązywanie zadań matematycznych i testy standaryzowane (np. SAT, GRE).

4. Benchmarki LLM IBM

   • IBM benchmarkuje duże modele językowe (LLM) pod kątem umiejętności kodowania, rozumowania i odpowiadania na pytania, dostarczając wglądu w ich wydajność w środowiskach biznesowych.

5. MLPerf

   • Przemysłowy zestaw benchmarków dla sprzętu i oprogramowania uczenia maszynowego, obejmujący zarówno uczenie, jak i inferencję w różnych zadaniach.

Zastosowania

• Wybór modelu
  Benchmarking pomaga wybrać najbardziej odpowiedni model AI do konkretnego zastosowania. Na przykład przy tworzeniu asystenta AI do obsługi klienta, wyniki benchmarków mogą wskazać model najlepiej rozumiejący i generujący odpowiedzi w języku naturalnym.

• Optymalizacja wydajności
  Identyfikując, jak modele działają w różnych warunkach, twórcy mogą optymalizować je pod kątem szybkości, efektywności lub dokładności. Benchmarking może ujawnić np. zbyt duże zapotrzebowanie modelu na pamięć i zainicjować prace nad jego odchudzeniem bez utraty jakości.

• Porównanie różnych modeli AI
  Badacze często muszą porównywać nowe modele z istniejącymi, by wykazać postęp. Benchmarking daje zestandaryzowany sposób prezentowania ulepszeń, sprzyjając ciągłej innowacji.

• Badania i rozwój
  Benchmarking ujawnia obszary, w których modele sobie nie radzą, kierując wysiłki badawcze na rozwiązywanie tych problemów. Wspiera współpracę w społeczności AI, gdy badacze rozwijają osiągnięcia innych.

Narzędzia i zasoby do benchmarkingu

Narzędzie do benchmarkingu Text Generation Inference

Opracowane przez Hugging Face narzędzie Text Generation Inference (TGI) służy do profilowania i optymalizacji modeli generowania tekstu poza samą przepustowością.

• Funkcje:

  • Analiza opóźnienia vs. przepustowość: Wizualizuje kompromisy między szybkością a liczbą generowanych tokenów na sekundę.
  • Analiza pre-filling i dekodowania: Pozwala zrozumieć czas poświęcony na początkowe przetwarzanie (pre-filling) i generowanie kolejnych tokenów (dekodowanie).

• Zastosowania:

  • Optymalizacja wdrożeń: Pomaga konfigurować wdrożenia modeli w celu zbalansowania doświadczenia użytkownika i efektywności operacyjnej.
  • Strojenie wydajności: Umożliwia precyzyjne dostosowanie parametrów – np. minimalizację czasu odpowiedzi w aplikacjach czatowych.

MLPerf

MLPerf to wspólna inicjatywa benchmarkingowa, która dostarcza benchmarków do oceny wydajności sprzętu, oprogramowania i usług uczenia maszynowego.

• Komponenty:

  • MLPerf Training: Benchmarki do treningu modeli, obejmujące zadania takie jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i tłumaczenie językowe.
  • MLPerf Inference: Benchmarki mierzące, jak szybko i efektywnie modele przewidują wyniki – istotne dla zastosowań w czasie rzeczywistym.

• Znaczenie:

  • Popularność w branży: Szeroko stosowane przez producentów sprzętu i dostawców chmurowych do prezentacji możliwości AI.
  • Kompleksowa ocena: Oferuje benchmarki w różnych dziedzinach, umożliwiając wszechstronny pomiar.

Dobre praktyki

Dobór odpowiednich benchmarków

Wybieraj benchmarki jak najbliżej powiązane z docelowym zastosowaniem modelu AI. Zapewnia to, że ocena jest adekwatna, a wydajność modelu przekłada się na realne warunki.

• Przykład: W przypadku rozpoznawania mowy wybierz benchmarki obejmujące różne akcenty, tempo mówienia i szumy tła – by odzwierciedlić rzeczywistość.

Zrozumienie ograniczeń

Miej świadomość ograniczeń benchmarków:

• Stronniczość danych: Benchmarki mogą zawierać uprzedzenia wpływające na wydajność modelu w innych kontekstach.
• Przetrenowanie: Modele mogą osiągać doskonałe wyniki na danych benchmarkowych, ale zawodzić na nowych danych.

Unikanie przetrenowania pod benchmarki

Aby nie polegać nadmiernie na wynikach benchmarków:

• Dywersyfikacja oceny: Stosuj wiele benchmarków do oceny różnych aspektów modelu.
• Testy na danych rzeczywistych: Sprawdzaj wydajność na zbiorach danych zbliżonych do środowiska wdrożenia.
• Regularna aktualizacja: Aktualizuj benchmarki i metody oceny wraz z rozwojem wyzwań i zastosowań.

Potencjalne ograniczenia i wyzwania

• Manipulowanie wynikami benchmarków
  Istnieje ryzyko, że modele będą optymalizowane wyłącznie pod benchmarki, bez poprawy wydajności w rzeczywistych zastosowaniach. Może to prowadzić do mylących wniosków i hamować rzeczywisty postęp.

• Nadmierne skupienie na wybranych metrykach
  Zbytnie poleganie na pojedynczych metrykach, np. dokładności, może pomijać inne ważne aspekty, jak sprawiedliwość, interpretowalność czy odporność.

• Stronniczość danych
  Benchmarki mogą nie być reprezentatywne dla wszystkich grup użytkowników lub kontekstów, co może prowadzić do modeli o słabych wynikach w wykluczonych populacjach.

• Dynamiczny rozwój AI
  AI rozwija się bardzo szybko, więc benchmarki muszą się stale aktualizować. Przestarzałe benchmarki nie oddają realnych możliwości nowoczesnych modeli.

Badania nad benchmarkingiem modeli AI

Benchmarking modeli AI jest kluczowy dla zrozumienia i poprawy wydajności systemów sztucznej inteligencji. Polega na ocenie modeli względem zestandaryzowanych metryk i zbiorów danych, aby zapewnić dokładność, efektywność i odporność. Oto wybrane publikacje naukowe dotyczące metod i platform benchmarkowych, w tym przykładów takich jak rankingi Hugging Face:

1. ScandEval: Benchmark dla skandynawskiego przetwarzania języka naturalnego

   • Autor: Dan Saattrup Nielsen
   • Streszczenie: Artykuł prezentuje ScandEval – platformę benchmarkingową dla języków skandynawskich. Benchmarkuje modele pretrained na zadaniach takich jak akceptowalność językowa i odpowiadanie na pytania, wykorzystując nowe zbiory danych. ScandEval umożliwia benchmarking modeli przesłanych do Hugging Face Hub z powtarzalnymi wynikami. W badaniu przeanalizowano ponad 100 modeli skandynawskich i wielojęzycznych, wyniki prezentowane są online. Wskazuje na istotny transfer między językami skandynawskimi i przewagę modeli narodowych nad wielojęzycznymi jak XLM-RoBERTa.

2. Odpowiedzialna AI w otwartych ekosystemach: godzenie innowacji z oceną ryzyka i jawnością

   • Autorzy: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Streszczenie: Praca omawia wyzwania związane z promowaniem odpowiedzialności i przejrzystości AI w open-source. Analizuje rolę ewaluacji modeli w ujawnianiu ograniczeń i uprzedzeń. Badanie 7903 projektów Hugging Face pokazało, że dokumentacja ryzyka wiąże się z praktykami ewaluacyjnymi, ale popularne zgłoszenia rankingowe często nie wykazują odpowiedzialności. Wskazuje to na potrzebę polityk równoważących innowacje i etyczny rozwój AI.

3. Badanie na dużą skalę ataków na łańcuch dostaw AI/ML w modelach Hugging Face

   • Autorzy: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Streszczenie: Praca bada ryzyko niebezpiecznych metod serializacji przy udostępnianiu modeli ML na Hugging Face. Pokazuje, że niebezpieczne metody prowadzą do podatności i umożliwiają udostępnianie złośliwych modeli. Badanie ocenia skuteczność systemu ostrzegania Hugging Face i proponuje własną technikę wykrywania. Wyniki podkreślają potrzebę lepszych zabezpieczeń na platformach do udostępniania modeli.