Benchmarking

Benchmarking av AI-modeller avser den systematiska utvärderingen och jämförelsen av artificiella intelligensmodeller (AI) med hjälp av standardiserade datamängder, uppgifter och prestationsmått. Denna process innebär att olika AI-modeller testas med samma uppsättning tester för att bedöma deras kapabiliteter, effektivitet och lämplighet för specifika tillämpningar. Benchmarking tillhandahåller ett transparent och objektivt sätt att mäta hur väl AI-modeller presterar i förhållande till varandra och till etablerade standarder, vilket gör det möjligt för forskare och utvecklare att fatta välgrundade beslut om modellval och förbättringar.

Varför benchmarka AI-modeller?

Benchmarking spelar en avgörande roll i utvecklingen och tillämpningen av AI-modeller av flera skäl:

1. Objektiv prestationsbedömning
   Det möjliggör en rättvis och opartisk utvärdering av AI-modeller genom att använda konsekventa kriterier och mått. Detta hjälper till att fastställa styrkor och svagheter hos olika modeller.

2. Modelljämförelse
   Genom att tillhandahålla en gemensam grund för testning möjliggör benchmarking direkt jämförelse mellan modeller. Detta är avgörande för att välja den mest lämpliga modellen för en viss uppgift eller tillämpning.

3. Uppföljning av framsteg
   Benchmarking hjälper till att följa framsteg inom AI genom att spåra förbättringar i modellprestanda över tid. Detta uppmuntrar till innovation och lyfter fram områden som behöver ytterligare forskning.

4. Standardisering
   Det främjar användningen av standardpraxis och mått inom AI-gemenskapen, underlättar samarbete och säkerställer att modeller uppfyller vissa kvalitetskrav.

5. Transparens och ansvarstagande
   Benchmarkingresultat delas ofta offentligt, vilket främjar öppenhet inom AI-forskning och utveckling samt gör det möjligt för intressenter att verifiera påståenden om modellprestanda.

Hur genomförs benchmarking av AI-modeller?

Benchmarking innebär flera viktiga steg för att säkerställa en noggrann och rättvis utvärdering av AI-modeller:

1. Val av benchmarks
   Välj lämpliga benchmarks som är relevanta för modellens avsedda uppgift eller område. Benchmarks omfattar vanligtvis datamängder, specifika uppgifter och utvärderingsmått.

2. Databeredning
   Säkerställ att datamängderna som används är standardiserade, representativa för problemområdet och fria från bias som kan snedvrida resultaten.

3. Körning av modeller
   Kör modellerna på de valda benchmarks under samma förutsättningar. Detta inkluderar att använda samma hårdvaruinställningar, mjukvarumiljöer och förbehandlingssteg.

4. Mätning av prestanda
   Använd definierade mått för att utvärdera modellens utdata. Mått kan inkludera noggrannhet, precision, recall, latens och resursanvändning med mera.

5. Analys och jämförelse
   Analysera resultaten för att jämföra modellernas prestanda. Visualiseringsverktyg och leaderboards används ofta för att presentera resultaten tydligt.

6. Rapportering
   Dokumentera metoder, resultat och tolkningar för att ge en heltäckande förståelse av modellernas kapabiliteter och begränsningar.

Typer av benchmarks

Benchmarks kan kategoriseras utifrån sitt fokus och vilka aspekter av AI-modeller de utvärderar:

• Uppgiftsspecifika benchmarks:
  Utformade för att bedöma modeller på specifika uppgifter, såsom bildigenkänning, naturlig språkbehandling eller taligenkänning. Exempel är ImageNet för bildklassificering och SQuAD för frågesvar.

• Omfattande benchmarks:
  Utvärderar modeller på en rad olika uppgifter för att bedöma generalisering och övergripande kapabiliteter. Exempel är GLUE och SuperGLUE för språkmodeller.

• Prestandabenchmarks:
  Fokuserar på systemnivåmått som hastighet, skalbarhet och resursförbrukning. MLPerf är en välkänd benchmarksuite i denna kategori.

• Rättvise- och biasbenchmarks:
  Utvärderar modeller för bias och rättvisa över olika demografiska grupper för att säkerställa etiska hänsyn.

Mått som används vid benchmarking

Olika mått används för att utvärdera AI-modeller beroende på de specifika uppgifterna och önskade resultaten:

1. Noggrannhetsmått

   • Noggrannhet: Andel sanna resultat (både true positives och true negatives) bland det totala antalet granskade fall.
   • Precision: Antal true positives dividerat med antalet true positives och false positives.
   • Recall (Känslighet): Antal true positives dividerat med antalet true positives och false negatives.
   • F1-score: Harmoniskt medelvärde av precision och recall, som balanserar de två måtten.

2. Prestandamått

   • Latens: Tiden det tar för modellen att generera ett utdata efter att ha fått en indata.
   • Genomströmning: Antal indata modellen kan behandla under en given tidsperiod.
   • Time to First Token (TTFT): För språkmodeller, tiden från mottagen förfrågan till generering av det första ordet eller token.

3. Resursanvändningsmått

   • Minnesanvändning: Mängden RAM som krävs under inferens eller träning av modellen.
   • Beräkningseffektivitet: Beräkningsresurser som förbrukas, ofta mätt i FLOPS (floating-point operations per second).
   • Energiförbrukning: Energi som förbrukas av modellen under drift, viktigt för implementering på enheter med begränsad kapacitet.

4. Robusthetsmått

   • Felfrekvens: Frekvensen av felaktiga förutsägelser eller utdata.
   • Robusthet mot attacker: Modellens förmåga att motstå indata som är avsedda att lura eller vilseleda den.

5. Rättvisemått

   • Demografisk jämlikhet: Utvärderar om modellens resultat är oberoende av känsliga attribut som ras eller kön.
   • Lika möjligheter: Bedömer om modellens prestanda är konsekvent över olika grupper.

Exempel på benchmarks

Hugging Face-modell-leaderboards

Hugging Face är en framstående organisation inom AI-gemenskapen, känd för sina open source-bibliotek och plattformar som underlättar utveckling och delning av AI-modeller, särskilt inom naturlig språkbehandling (NLP).

• Beskrivning: Hugging Face tillhandahåller modell-leaderboards som rankar AI-modeller baserat på deras prestanda på standardiserade NLP-benchmarks.
• Hur de fungerar: Utvecklare skickar in sina modeller till Hugging Face där de utvärderas på specifika uppgifter med datamängder som GLUE, SuperGLUE eller SQuAD. Resultaten visas på leaderboards, vilket möjliggör transparent jämförelse.
• Exempel på leaderboards:
  • GLUE Benchmark Leaderboard: Rankar modeller på en serie NLP-uppgifter, inklusive sentimentanalys, meningslikhet och naturlig språkförståelse.
  • SQuAD Leaderboard: Utvärderar modeller på deras förmåga att besvara frågor utifrån ett givet sammanhang, vilket testar förståelse och resonemang.

Andra benchmarks

1. GLUE och SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation): En samling av nio engelska meningsförståelseuppgifter utformade för att utvärdera modeller över olika NLP-utmaningar.
   • SuperGLUE: En utökning av GLUE med svårare uppgifter och högre krav på prestanda, vilket driver utvecklingen inom språkförståelse.

2. AI2 Leaderboards

   • Utvecklade av Allen Institute for AI och omfattar uppgifter som sunt förnuft-resonemang, vetenskaplig förståelse och läsförståelse.

3. OpenAIs benchmarks

   • OpenAI använder benchmarks för att utvärdera modeller som GPT-3 och GPT-4 på uppgifter som kodgenerering, matematiska problem och standardiserade tester (t.ex. SAT, GRE).

4. IBMs LLM-benchmarks

   • IBM benchmarkar stora språkmodeller (LLM) på kapaciteter som programmering, resonemang och frågesvar, vilket ger insikter om deras prestanda i företagsmiljöer.

5. MLPerf-benchmarks

   • En industristandardiserad benchmarksuite för maskininlärningshårdvara och -mjukvara, som omfattar både träning och inferens för olika uppgifter.

Användningsområden

• Modellval
  Benchmarking hjälper till att välja den mest lämpliga AI-modellen för en specifik applikation. Om man till exempel utvecklar en AI-assistent för kundsupport kan benchmarkingresultat hjälpa till att välja en modell som är skicklig på att förstå och generera naturliga språksvar.

• Prestandaoptimering
  Genom att identifiera hur modeller presterar under olika förhållanden kan utvecklare optimera modeller för hastighet, effektivitet eller noggrannhet. Benchmarking kan exempelvis visa att en modell kräver för mycket minne, vilket kan leda till försök att minska dess storlek utan att kompromissa med prestandan.

• Jämförelse mellan olika AI-modeller
  Forskare behöver ofta jämföra nya modeller med befintliga för att visa på förbättringar. Benchmarking tillhandahåller ett standardiserat sätt att visa framsteg, vilket uppmuntrar till kontinuerlig innovation.

• Forskning och utveckling
  Benchmarking avslöjar områden där modeller har svårigheter, vilket styr forskningen mot att ta itu med dessa utmaningar. Det främjar samarbete inom AI-gemenskapen när forskare bygger vidare på varandras arbete för att tänja på gränserna för vad som är möjligt.

Benchmarkingverktyg och resurser

Text Generation Inference Benchmarking Tool

Utvecklat av Hugging Face är Text Generation Inference (TGI) benchmarkingverktyget utformat för att profilera och optimera textgenereringsmodeller bortom enkel genomströmningsmätning.

• Funktioner:

  • Latens kontra genomströmning: Visualiserar avvägningen mellan behandlingshastighet och antal genererade tokens per sekund.
  • Pre-fill och decoding-analys: Hjälper till att förstå tiden som spenderas i initial bearbetning (pre-fill) jämfört med genereringen av efterföljande tokens (decoding).

• Användningsområden:

  • Implementeringsoptimering: Hjälper till att konfigurera modellimplementeringar för att balansera användarupplevelse och driftseffektivitet.
  • Prestandajustering: Möjliggör finjustering av parametrar för att möta specifika krav, som att minimera svarstiden i chattapplikationer.

MLPerf

MLPerf är ett samarbetsprojekt för benchmarking som tillhandahåller benchmarks för att utvärdera prestandan hos maskininlärningshårdvara, mjukvara och tjänster.

• Komponenter:

  • MLPerf Training: Benchmarks för modellträning, som omfattar uppgifter som bildklassificering, objektigenkänning och översättning.
  • MLPerf Inference: Benchmarks som mäter hur snabbt och effektivt modeller gör förutsägelser, vilket är viktigt för realtidsapplikationer.

• Betydelse:

  • Branschacceptans: Används i stor utsträckning av hårdvaruleverantörer och molnleverantörer för att visa kapaciteten hos deras AI-erbjudanden.
  • Omfattande utvärdering: Erbjuder benchmarks inom olika områden för en heltäckande bedömning.

Bästa praxis

Att välja lämpliga benchmarks

Välj benchmarks som ligger nära den avsedda tillämpningen av AI-modellen. Det säkerställer att utvärderingen är relevant och att modellens prestanda överförs effektivt till verkliga användningsområden.

• Exempel: För en taligenkänningsapplikation bör man välja benchmarks som omfattar olika dialekter, talhastigheter och bakgrundsljud för att spegla verkliga förhållanden.

Att förstå begränsningar

Var medveten om de begränsningar som är inneboende i benchmarks:

• Databiaser: Benchmarks kan innehålla biaser som påverkar modellprestanda vid implementering i andra sammanhang.
• Överanpassning: Modeller kan prestera exceptionellt bra på benchmark-datamängder men misslyckas att generalisera till ny data.

Att undvika överanpassning mot benchmarks

För att förhindra överdrivet fokus på benchmarkprestanda:

• Diversifierad utvärdering: Använd flera benchmarks för att bedöma olika aspekter av modellen.
• Testa på verklig data: Validera modellprestanda med datamängder som liknar den avsedda miljön.
• Regelbunden uppdatering: Uppdatera kontinuerligt benchmarks och utvärderingsmetoder för att spegla nya utmaningar och tillämpningar.

Potentiella begränsningar och utmaningar

• Benchmark-manipulation
  Det finns en risk att modeller optimeras specifikt för att prestera bra på benchmarks utan att förbättra verklig prestanda. Detta kan leda till missvisande resultat och hämma verkliga framsteg.

• Överbetoning av vissa mått
  Att lägga för stor vikt vid enskilda mått, som noggrannhet, kan göra att andra viktiga faktorer som rättvisa, tolkbarhet och robusthet förbises.

• Databiaser
  Benchmarks kanske inte är representativa för alla användargrupper eller sammanhang och kan leda till modeller som presterar dåligt för underrepresenterade grupper.

• AI:s dynamiska natur
  Eftersom AI-teknologin utvecklas snabbt måste benchmarks också utvecklas för att förbli relevanta. Föråldrade benchmarks kan inte tillräckligt utvärdera moderna modeller.

Forskning om benchmarking av AI-modeller

Benchmarking av AI-modeller är avgörande för att förstå och förbättra prestandan hos artificiella intelligenssystem. Det innebär att utvärdera AI-modeller mot standardiserade mått och datamängder för att säkerställa noggrannhet, effektivitet och robusthet. Här är några relevanta vetenskapliga artiklar som behandlar benchmarkingmetoder och plattformar, inklusive exempel som Hugging Face-modell-leaderboards:

1. ScandEval: A Benchmark for Scandinavian Natural Language Processing

   • Författare: Dan Saattrup Nielsen
   • Sammanfattning: Denna artikel introducerar ScandEval, en benchmarkingplattform för skandinaviska språk. Den benchmarkar förtränade modeller på uppgifter som lingvistisk acceptabilitet och frågesvar med nya datamängder. ScandEval möjliggör benchmarking av modeller som laddas upp till Hugging Face Hub med reproducerbara resultat. Studien benchmarkar över 100 skandinaviska eller flerspråkiga modeller och presenterar resultaten i en online-leaderboard. Den lyfter fram betydande korsspråklig överföring mellan de skandinaviska språken och visar att språkmodeller för Norge, Sverige och Danmark överträffar flerspråkiga modeller som XLM-RoBERTa.

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

   • Författare: Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Sammanfattning: Denna artikel granskar utmaningar i att främja ansvarsfull AI och transparens i open source-mjukvaruekossystem. Den undersöker hur utvärdering av modellprestanda kan synliggöra modellernas begränsningar och bias. En studie av 7903 Hugging Face-projekt visade att riskdokumentation är kopplat till utvärderingspraxis, men populära leaderboard-bidrag saknade ofta ansvarstagande. Resultaten pekar på behovet av policyer som balanserar innovation och etisk AI-utveckling.

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

   • Författare: Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Sammanfattning: Denna studie undersöker riskerna med osäkra serialiseringsmetoder vid delning av maskininlärningsmodeller på Hugging Face. Den visar att osäkra metoder kan leda till sårbarheter och möjliggöra spridning av skadliga modeller. Forskningen bedömer Hugging Faces förmåga att flagga dessa sårbarheter och föreslår en upptäcktsmetod. Resultaten belyser behovet av förbättrade säkerhetsåtgärder i plattformar för modell-delning.