Benchmarking

Benchmarking AI modelov označuje systematické hodnotenie a porovnávanie modelov umelej inteligencie (AI) pomocou štandardizovaných datasetov, úloh a výkonnostných metrík. Tento proces zahŕňa spúšťanie rôznych AI modelov cez rovnaký súbor testov na posúdenie ich schopností, efektívnosti a vhodnosti pre konkrétne použitia. Benchmarking poskytuje transparentný a objektívny spôsob, ako merať, ako si AI modely vedú navzájom i voči stanoveným štandardom, čo umožňuje výskumníkom a vývojárom robiť informované rozhodnutia o výbere a zlepšovaní modelov.

Prečo benchmarkovať AI modely?

Benchmarking hrá kľúčovú úlohu vo vývoji a nasadzovaní AI modelov z viacerých dôvodov:

1. Objektívne hodnotenie výkonnosti
   Umožňuje férové a nestranné hodnotenie AI modelov pomocou konzistentných kritérií a metrík. Pomáha určiť silné a slabé stránky jednotlivých modelov.

2. Porovnávanie modelov
   Poskytuje spoločný základ pre testovanie, benchmarking umožňuje priamu komparáciu medzi modelmi. Je to podstatné pre výber najvhodnejšieho modelu pre danú úlohu alebo aplikáciu.

3. Sledovanie pokroku
   Benchmarking pomáha monitorovať pokrok v AI sledovaním zlepšovania výkonnosti modelov v čase. Podporuje inováciu a poukazuje na oblasti, ktoré potrebujú ďalší výskum.

4. Štandardizácia
   Podporuje prijatie štandardných praktík a metrík v AI komunite, uľahčuje spoluprácu a zabezpečuje, že modely spĺňajú určité kvalitatívne požiadavky.

5. Transparentnosť a zodpovednosť
   Výsledky benchmarkingu sú často verejne dostupné, čo podporuje otvorenosť vo výskume a vývoji AI a umožňuje zainteresovaným stranám overiť tvrdenia o výkonnosti modelov.

Ako prebieha benchmarking AI modelov?

Benchmarkovanie zahŕňa niekoľko kľúčových krokov pre dôkladné a spravodlivé hodnotenie AI modelov:

1. Výber benchmarkov
   Vybrať vhodné benchmarky, ktoré sú relevantné pre zamýšľanú úlohu alebo oblasť modelu. Benchmarky typicky zahŕňajú datasety, špecifické úlohy a hodnotiace metriky.

2. Príprava dát
   Zabezpečiť, aby použité datasety boli štandardizované, reprezentatívne pre problémovú oblasť a bez zaujatostí, ktoré by mohli skresliť výsledky.

3. Spúšťanie modelov
   Spúšťať modely na vybraných benchmarkoch za rovnakých podmienok. To zahŕňa použitie rovnakého hardvéru, softvérového prostredia a predspracovania dát.

4. Meranie výkonnosti
   Používať stanovené metriky na hodnotenie výstupov modelov. Medzi metriky môže patriť presnosť, precíznosť, recall, latencia či využitie zdrojov.

5. Analýza a porovnanie
   Analyzovať výsledky a porovnať výkonnosť modelov. Na prezentáciu výsledkov sa často využívajú vizualizačné nástroje a rebríčky.

6. Reportovanie
   Dokumentovať metodológie, výsledky a interpretácie pre komplexné pochopenie schopností a limitov modelov.

Typy benchmarkov

Benchmarky možno kategorizovať podľa ich zamerania a aspektov AI modelov, ktoré hodnotia:

• Úlohové benchmarky:
  Navrhnuté na hodnotenie modelov v konkrétnych úlohách, napríklad rozpoznávanie obrázkov, spracovanie prirodzeného jazyka alebo rozpoznávanie reči. Príkladmi sú ImageNet pre klasifikáciu obrázkov a SQuAD pre zodpovedanie otázok.

• Komplexné benchmarky:
  Hodnotia modely v rámci viacerých úloh pre posúdenie generalizácie a celkových schopností. Príkladmi sú GLUE a SuperGLUE pre jazykové modely.

• Výkonnostné benchmarky:
  Zamerané na systémové metriky ako rýchlosť, škálovateľnosť a spotreba zdrojov. Známym balíkom je MLPerf.

• Benchmarky férovosti a zaujatosti:
  Posudzujú modely z hľadiska zaujatosť a férovosti naprieč rôznymi demografickými skupinami, aby boli zabezpečené etické aspekty.

Metriky používané v benchmarkingu

Na hodnotenie AI modelov sa používajú rôzne metriky, v závislosti od konkrétnych úloh a očakávaných výsledkov:

1. Metriky presnosti

   • Presnosť: Podiel správnych výsledkov (pravých pozitívov a pravých negatívov) na celkovom počte prípadov.
   • Precíznosť: Počet pravých pozitívov delený súčtom pravých a falošných pozitívov.
   • Recall (citlivosť): Počet pravých pozitívov delený súčtom pravých pozitívov a falošných negatívov.
   • F1 skóre: Harmonický priemer precíznosti a recall, vyvažuje obe metriky.

2. Výkonnostné metriky

   • Latencia: Čas potrebný na výstup modelu po prijatí vstupu.
   • Priepustnosť: Počet vstupov, ktoré model spracuje za daný čas.
   • Time to First Token (TTFT): Pri jazykových modeloch čas od prijatia požiadavky po vygenerovanie prvého slova alebo tokenu.

3. Metriky využitia zdrojov

   • Využitie pamäte: Množstvo RAM potrebné počas inferencie alebo trénovania modelu.
   • Efektivita výpočtov: Spotreba výpočtových zdrojov, často meraná vo FLOPS (počet pohyblivých operácií za sekundu).
   • Spotreba energie: Energia použitá modelom počas prevádzky, dôležitá hlavne pri nasadení na zariadeniach s obmedzenou batériou.

4. Metriky robustnosti

   • Chybovosť: Frekvencia nesprávnych predikcií alebo výstupov.
   • Robustnosť voči útokom: Schopnosť modelu odolávať vstupom navrhnutým na jeho oklamanie alebo zlyhanie.

5. Metriky férovosti

   • Demografická parita: Hodnotí, či sú výsledky modelu nezávislé od citlivých atribútov ako rasa alebo pohlavie.
   • Rovnaké príležitosti: Posudzuje, či výkonnosť modelu je konzistentná medzi rôznymi skupinami.

Príklady benchmarkov

Modelové rebríčky Hugging Face

Hugging Face je významná organizácia v AI komunite, známa svojimi open-source knižnicami a platformami na vývoj a zdieľanie AI modelov, najmä v oblasti spracovania prirodzeného jazyka (NLP).

• Popis: Hugging Face poskytuje rebríčky modelov, ktoré hodnotia AI modely na základe ich výkonu na štandardizovaných NLP benchmarkoch.
• Ako fungujú: Vývojári nahrávajú svoje modely na Hugging Face, kde sú hodnotené na konkrétnych úlohách s využitím datasetov ako GLUE, SuperGLUE alebo SQuAD. Výsledky sa zobrazujú v rebríčkoch, čo umožňuje transparentné porovnávanie.
• Príklady rebríčkov:
  • GLUE Benchmark Leaderboard: Hodnotí modely v sérii NLP úloh, vrátane analýzy sentimentu, podobnosti viet či inferencie v prirodzenom jazyku.
  • SQuAD Leaderboard: Hodnotí modely podľa schopnosti odpovedať na otázky na základe daného kontextu, testuje porozumenie a logické uvažovanie.

Ďalšie benchmarky

1. GLUE a SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): Súbor deviatich úloh na pochopenie anglických viet, určený na hodnotenie modelov v rôznych NLP výzvach.
   • SuperGLUE: Rozšírenie GLUE s náročnejšími úlohami a vyššou požiadavkou na výkon, posúva hranice porozumenia jazyka.

2. AI2 Leaderboards

   • Vyvinuté Allen Institute for AI, tieto benchmarky pokrývajú úlohy ako rozumové uvažovanie, vedecké chápanie a čítanie s porozumením.

3. OpenAI benchmarky

   • OpenAI hodnotí modely ako GPT-3 a GPT-4 na úlohách ako generovanie kódu, riešenie matematických úloh a štandardizované testy (napr. SAT, GRE).

4. IBM LLM benchmarky

   • IBM hodnotí veľké jazykové modely (LLM) v schopnostiach ako kódovanie, uvažovanie a zodpovedanie otázok, čím poskytuje prehľad o ich výkonnosti v podnikových aplikáciách.

5. MLPerf benchmarky

   • Priemyselný štandard benchmarkov pre hardvér a softvér strojového učenia, pokrývajúci trénovanie aj inferenciu v rôznych úlohách.

Príklady použitia

• Výber modelu
  Benchmarking pomáha vybrať najvhodnejší AI model pre konkrétnu aplikáciu. Napríklad pri vývoji AI asistenta pre zákaznícku podporu môžu výsledky benchmarkingu ukázať, ktorý model je najlepší v porozumení a generovaní prirodzených odpovedí.

• Optimalizácia výkonnosti
  Zistením, ako sa modely správajú v rôznych podmienkach, môžu vývojári optimalizovať modely pre rýchlosť, efektivitu alebo presnosť. Benchmarking môže napríklad ukázať, že model vyžaduje príliš veľa pamäte, čo vedie k snahám zmenšiť ho bez straty výkonnosti.

• Porovnávanie AI modelov
  Výskumníci často potrebujú porovnať nové modely s existujúcimi, aby ukázali pokrok. Benchmarking poskytuje štandardizovaný spôsob prezentácie zlepšení a podporuje neustálu inováciu.

• Výskum a vývoj
  Benchmarking odhaľuje oblasti, kde majú modely problémy, a nasmeruje výskum k ich riešeniu. Podporuje spoluprácu v AI komunite, keď výskumníci stavajú na výsledkoch svojich kolegov, aby posúvali hranice možností.

Nástroje a zdroje pre benchmarking

Text Generation Inference Benchmarking Tool

Vyvinutý Hugging Face, nástroj Text Generation Inference (TGI) je určený na profilovanie a optimalizáciu textových generovacích modelov nad rámec jednoduchých meraní priepustnosti.

• Funkcie:

  • Analýza latencie vs. priepustnosti: Vizualizuje kompromisy medzi rýchlosťou spracovania a počtom generovaných tokenov za sekundu.
  • Analýza pre-fillingu a dekódovania: Pomáha pochopiť čas strávený na úvodnom spracovaní (pre-filling) oproti generovaniu ďalších tokenov (dekódovanie).

• Použitie:

  • Optimalizácia nasadenia: Pomáha nastaviť nasadenie modelu tak, aby bol vyvážený používateľský zážitok a prevádzková efektivita.
  • Ladenie výkonu: Umožňuje jemne nastaviť parametre podľa požiadaviek, napríklad minimalizovať čas odozvy v chat aplikáciách.

MLPerf

MLPerf je spoločný benchmarkingový projekt, ktorý poskytuje benchmarky na hodnotenie výkonu hardvéru, softvéru a služieb strojového učenia.

• Komponenty:

  • MLPerf Training: Benchmarky na trénovanie modelov, pokrývajúce úlohy ako klasifikácia obrázkov, detekcia objektov či preklad jazyka.
  • MLPerf Inference: Benchmarky merajúce rýchlosť a efektivitu predikcie modelov, dôležité pre aplikácie v reálnom čase.

• Význam:

  • Priemyselné využitie: Široko používané hardvérovými výrobcami a cloud poskytovateľmi na prezentáciu možností svojich AI produktov.
  • Komplexné hodnotenie: Ponúka benchmarky naprieč rôznymi doménami pre všestranné posúdenie.

Najlepšie postupy

Výber vhodných benchmarkov

Vyberte benchmarky, ktoré úzko súvisia so zamýšľanou aplikáciou AI modelu. To zabezpečí relevantnosť hodnotenia a že výkonnosť modelu sa prenesie aj do reálneho použitia.

• Príklad: Pre aplikáciu na rozpoznávanie reči zvoľte benchmarky, ktoré zahŕňajú rôzne akcenty, rýchlosti reči a pozadia, aby odrážali reálne podmienky.

Pochopenie obmedzení

Buďte si vedomí obmedzení samotných benchmarkov:

• Zaujatosť dát: Benchmarky môžu obsahovať zaujatosti, ktoré ovplyvnia výkonnosť modelov pri nasadení v odlišných kontextoch.
• Pretrénovanie: Modely môžu dosahovať výnimočné výsledky na benchmarkových datasetoch, ale zlyhávať pri nových dátach.

Prevencia pretrénovania na benchmarky

Aby ste predišli prílišnej závislosti na výsledkoch benchmarkingu:

• Diversifikujte hodnotenie: Používajte viacero benchmarkov na posúdenie rôznych aspektov modelu.
• Testujte na reálnych dátach: Overujte výkon modelu na datasetoch, ktoré sa podobajú cieľovému nasadeniu.
• Pravidelná aktualizácia: Neustále aktualizujte benchmarky a hodnotiace metódy podľa nových výziev a aplikácií.

Možné obmedzenia a výzvy

• Manipulácia s benchmarkmi
  Existuje riziko, že modely budú optimalizované len na dosiahnutie čo najlepších výsledkov v benchmarkoch, bez reálneho zlepšenia v praxi. To môže viesť k zavádzajúcim výsledkom a brzdiť skutočný pokrok.

• Prílišný dôraz na vybrané metriky
  Prehnané sústredenie sa na konkrétne metriky, napríklad presnosť, môže prehliadať ďalšie dôležité faktory ako férovosť, interpretovateľnosť či robustnosť.

• Zaujatosť dát
  Benchmarky nemusia byť reprezentatívne pre všetky skupiny používateľov alebo kontexty, čo môže viesť k modelom so slabším výkonom v nedostatočne zastúpených populáciách.

• Dynamický vývoj AI
  S rýchlym pokrokom AI musia benchmarky držať krok. Zastaralé benchmarky nemusia adekvátne hodnotiť moderné modely.

Výskum v oblasti benchmarkingu AI modelov

Benchmarking AI modelov je zásadný pre pochopenie a zlepšovanie výkonnosti systémov umelej inteligencie. Zahŕňa hodnotenie modelov podľa štandardizovaných metrík a datasetov pre zabezpečenie presnosti, efektivity a robustnosti. Tu je niekoľko vedeckých článkov, ktoré skúmajú benchmarkingové metódy a platformy, vrátane príkladov ako rebríčky modelov Hugging Face:

1. ScandEval: Benchmark pre spracovanie prirodzeného jazyka škandinávskych jazykov

   • Autor: Dan Saattrup Nielsen
   • Zhrnutie: Tento článok predstavuje platformu ScandEval, určenú na benchmarking pre škandinávske jazyky. Porovnáva predtrénované modely v úlohách ako jazyková akceptovateľnosť a zodpovedanie otázok pomocou nových datasetov. Modely nahrané na Hugging Face Hub môžu byť hodnotené s reprodukovateľnými výsledkami. Štúdia porovnáva viac ako 100 škandinávskych alebo viacjazyčných modelov a prezentuje výsledky v online rebríčku. Poukazuje na významný prenos znalostí medzi škandinávskymi jazykmi a ukazuje, že modely pre nórčinu, švédčinu a dánčinu prekonávajú viacjazyčné modely ako XLM-RoBERTa.

2. Zodpovedná AI v otvorených ekosystémoch: Zladenie inovácií s hodnotením rizík a zverejňovaním

   • Autori: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Zhrnutie: Článok sa venuje výzvam podpory zodpovednej AI a transparentnosti v open-source softvérových ekosystémoch. Skúma úlohu hodnotenia výkonnosti modelov pri odhaľovaní ich limitov a zaujatostí. Analýza 7903 Hugging Face projektov ukázala, že dokumentácia rizík súvisí s hodnotiacimi praktikami, ale populárne príspevky do rebríčkov často postrádali zodpovednosť. Zistenia naznačujú potrebu politík, ktoré vyvážia inovácie s etickým vývojom AI.

3. Veľká štúdia zneužitia dodávateľského reťazca AI/ML prostredníctvom modelov Hugging Face

   • Autori: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Zhrnutie: Štúdia sa zaoberá rizikami nebezpečných serializačných metód pri zdieľaní ML modelov na Hugging Face. Ukazuje, že nebezpečné metódy môžu viesť k zraniteľnostiam, ktoré umožnia zdieľať škodlivé modely. Výskum hodnotí schopnosť Hugging Face identifikovať tieto hrozby a navrhuje detekčnú techniku. Výsledky zdôrazňujú potrebu zlepšenia bezpečnosti na platformách na zdieľanie modelov.