Evaluierung großer Sprachmodelle im Jahr in '26: Über 10 Metriken und Methoden

Die Evaluierung großer Sprachmodelle (LLM-Evaluierung) ist die multidimensionale Bewertung großer Sprachmodelle . Eine effektive Evaluierung ist entscheidend für die Auswahl und Optimierung von LLMs.

Unternehmen haben eine Reihe von Basismodellen und deren Varianten zur Auswahl, doch ohne präzise Leistungsmessung ist der Erfolg ungewiss. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist es unerlässlich, die geeignetsten Evaluierungsmethoden sowie die relevanten Daten für Schulung und Beurteilung zu ermitteln.

Sehen Sie sich Bewertungsmetriken und -methoden an, erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen mit aktuellen Bewertungsmodellen bewältigen können und welche Lösungen es gibt, um diese zu mindern .

Für schnelle Definitionen und Erläuterungen werfen Sie einen Blick in das Glossar der Schlüsselbegriffe .

Topmodelle und Kennzahlen für spezifische Ziele

Finden Sie die besten Datensätze und Kennzahlen für Ihre spezifischen Ziele:

5 Schritte zur Bewertung von LLMs

1. Auswahl der Benchmark

Der beste Benchmark, um das LLM für die Bewältigung realer Aufgaben im Produktionsbetrieb einzusetzen . Aufgrund von Herausforderungen wie dem Datenschutz stehen Ihnen jedoch möglicherweise nicht alle Aufgaben zur Verfügung. In diesem Fall empfiehlt es sich, auf Benchmarks zurückzugreifen.

Um die Leistungsfähigkeit eines Sprachmodells umfassend zu bewerten, ist häufig eine Kombination verschiedener Benchmarks erforderlich. Es wird eine Reihe von Benchmark-Aufgaben ausgewählt, die ein breites Spektrum sprachbezogener Herausforderungen abdecken.

Diese Aufgaben umfassen unter anderem Sprachmodellierung, Textvervollständigung, Stimmungsanalyse , Fragebeantwortung, Textzusammenfassung und maschinelle Übersetzung. LLM-Benchmarks sollten reale Szenarien abbilden und verschiedene Anwendungsbereiche und sprachliche Komplexitäten abdecken. Wir bieten eine LLM-Rangliste mit den aktuellsten Ergebnissen für Open-Source- und proprietäre LLM-Systeme.

Die Verwendung derselben Benchmark-Methoden und Datensätze kann zu Überanpassung führen. Wir empfehlen, Ihre Benchmark- und Bewertungsmetriken zu aktualisieren, um verallgemeinerbare Ergebnisse zu erzielen. Einige der beliebtesten Benchmark-Datensätze sind:

• MMLU-Pro verfeinert den MMLU-Datensatz, indem es zehn Antwortmöglichkeiten pro Frage anbietet, was mehr logisches Denken erfordert und durch Expertenprüfung das Rauschen reduziert. ¹
• GPQA enthält anspruchsvolle Fragen, die von Fachexperten entwickelt, auf Schwierigkeitsgrad und Faktentreue geprüft und nur über Zugangskontrollmechanismen zugänglich sind, um Verunreinigungen zu verhindern. ²
• MuSR besteht aus algorithmisch generierten komplexen Problemen, die von den Modellen den Einsatz von logischem Denken und Kontextanalyse über größere Distanzen erfordern, wobei nur wenige Modelle besser als zufällige Ergebnisse abschneiden. ³
• MATH ist eine Sammlung schwieriger Wettbewerbsaufgaben auf Highschool-Niveau, die im Sinne der Einheitlichkeit formatiert sind und sich auf die schwierigsten Fragen konzentrieren. ⁴
• IFEval testet die Fähigkeit von Modellen, explizite Anweisungen und Formatierungen zu befolgen, wobei strenge Bewertungskriterien angewendet werden. ⁵
• BBH umfasst 23 anspruchsvolle Aufgaben aus dem BigBench-Datensatz, misst objektive Metriken und das Sprachverständnis und korreliert gut mit den menschlichen Präferenzen. ⁶
• HumanEval bewertet die Leistung eines LLM bei der Codegenerierung und legt dabei besonderen Wert auf die funktionale Korrektheit. ⁷
• TruthfulQA begegnet Halluzinationsproblemen, indem es die Fähigkeit eines LLM misst, wahre Antworten zu generieren. ⁸
• General Language Understanding Evaluation (GLUE) und SuperGLUE testen die Leistungsfähigkeit von Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), insbesondere für Aufgaben des Sprachverständnisses. ⁹

Zu den wichtigsten Forschungsergebnissen gehört auch die Notwendigkeit besserer Benchmarks, Zusammenarbeit und Innovation, um die Grenzen der Fähigkeiten des LLM zu erweitern.

2. Vorbereitung des Datensatzes

Die Verwendung von entweder selbst erstellten oder Open-Source-Datensätzen ist zulässig. Wichtig ist nur, dass der Datensatz aktuell genug ist, damit die LLMs noch nicht damit trainiert wurden.

Für jede Benchmark-Aufgabe werden kuratierte Datensätze erstellt, darunter Trainings- , Validierungs- und Testdatensätze. Diese Datensätze sollten groß genug sein, um Variationen im Sprachgebrauch, domänenspezifische Nuancen und potenzielle Verzerrungen zu erfassen. Eine sorgfältige Datenkuratierung ist unerlässlich, um eine qualitativ hochwertige und unvoreingenommene Auswertung zu gewährleisten.

3. Modelltraining und Feinabstimmung

Als große Sprachmodelle (LLMs) trainierte Modelle werden feinabgestimmt, um ihre aufgabenspezifische Leistung zu verbessern. Der Prozess beginnt typischerweise mit einem Vortraining anhand großer Textquellen wie Wikipedia oder Common Crawl. Dadurch lernt das Modell Sprachmuster und -strukturen, die die Grundlage für die generative KI-Programmierung und die Erzeugung menschenähnlicher Texte bilden.

Nach dem Vortraining werden LLMs anhand spezifischer Benchmark-Datensätze feinabgestimmt, um ihre Leistung bei Aufgaben wie Übersetzung oder Zusammenfassung zu verbessern. Diese Modelle variieren in ihrer Größe, von klein bis groß, und basieren auf Transformer-Architekturen. Alternative Trainingsmethoden werden häufig eingesetzt, um ihre Leistungsfähigkeit zu steigern.

4. Modellevaluierung

Die trainierten oder feinabgestimmten LLM-Modelle werden anhand der Benchmark-Aufgaben und vordefinierter Bewertungsmetriken evaluiert. Die Leistungsfähigkeit der Modelle wird anhand ihrer Fähigkeit gemessen, für jede Aufgabe präzise, kohärente und kontextuell angemessene Antworten zu generieren. Die Evaluierungsergebnisse geben Aufschluss über die Stärken, Schwächen und die relative Leistungsfähigkeit der LLM-Modelle.

5. Vergleichende Analyse

Die Auswertungsergebnisse werden analysiert, um die Leistung verschiedener LLM-Modelle in den jeweiligen Benchmark-Aufgaben zu vergleichen. Die Modelle werden anhand ihrer Gesamtleistung oder aufgabenspezifischer Metriken eingestuft. Die vergleichende Analyse ermöglicht es Forschern und Anwendern, die modernsten Modelle zu identifizieren, Fortschritte im Zeitverlauf zu verfolgen und die relativen Stärken verschiedener Modelle für spezifische Aufgaben zu verstehen.

Abbildung 1: Top-10-Rangliste verschiedener großer Sprachmodelle basierend auf ihren Leistungsmetriken. ¹⁰

Bewertungskriterien

Die Auswahl einer Benchmark-Methode und von Bewertungsmetriken zur Definition der Gesamtbewertungskriterien basierend auf dem beabsichtigten Verwendungszweck des Modells sind nahezu parallele Aufgaben. Für die Bewertung werden zahlreiche Metriken herangezogen.

Diese spezifischen quantitativen oder qualitativen Messmethoden bewerten bestimmte Aspekte der Leistung von Lernmodellen. Mit unterschiedlichem Bezug zu menschlichen Beurteilungen liefern sie numerische oder kategoriale Werte, die im Zeitverlauf überwacht und zwischen verschiedenen Modellen verglichen werden können.

Allgemeine Leistungskennzahlen

• Genauigkeit ist der Prozentsatz korrekter Antworten bei binären Aufgaben.
• Die Recall-Rate gibt das Verhältnis von richtig positiven zu falsch positiven Ergebnissen bei LLM-Tests an.
• Der F1-Score vereint Genauigkeit und Trefferquote in einer einzigen Kennzahl. Die F1-Scores reichen von 0 bis 1, wobei 1 für exzellente Trefferquote und Präzision steht.
• Die Latenz beschreibt die Effizienz und Geschwindigkeit des Modells.
• Die Toxizität zeigt die Immunität des Modells gegenüber schädlichen oder anstößigen Inhalten in den Ausgaben.
• Die Elo-Wertung für KI-Modelle ordnet Sprachmodelle anhand ihrer Leistung in gemeinsamen Aufgaben, ähnlich der Rangliste im Schach. Die Modelle konkurrieren, indem sie für dieselben Aufgaben Ergebnisse generieren, und die Wertungen werden angepasst, sobald neue Modelle oder Aufgaben eingeführt werden.

Leistungskennzahlen der Agenten

Agenten dürften die häufigsten Anwendungsfälle für LLMs darstellen. Daher gewinnt die Evaluierung von LLMs während der Steuerung von Agenten zunehmend an Bedeutung:

Erfolgsquote bei der Durchführung von Komplettaufgaben (z. B. Identifizierung aller Wachstumsexperten in Unternehmen, die unserem ICP entsprechen)

Genauigkeit der Werkzeugnutzung: Wie oft das Modell die richtige API mit den richtigen Parametern aufruft.

Agentensicherheit : Wie häufig der Agent schädliche Aktionen wie das Löschen einer Datei während des Versuchs, eine Aufgabe zu lösen, durchgeführt hat.

Textspezifische Metriken

• Coherence ist die Bewertung des logischen Flusses und der Konsistenz des generierten Textes.
• Diversitätsmaße bewerten die Vielfalt und Einzigartigkeit der generierten Antworten. Dazu werden Metriken wie die N-Gramm-Diversität analysiert oder die semantische Ähnlichkeit zwischen den generierten Antworten gemessen. Höhere Diversitätswerte weisen auf vielfältigere und einzigartigere Ergebnisse hin.
• Perplexity ist ein Maß zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen. Es quantifiziert, wie gut das Modell einen Textausschnitt vorhersagt. Niedrigere Perplexitätswerte deuten auf eine bessere Leistung hin.

Abbildung 2: Beispiele für die Auswertung der Perplexität.

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ist eine Metrik, die bei maschinellen Übersetzungsaufgaben verwendet wird. Sie vergleicht die generierte Übersetzung mit einer oder mehreren Referenzübersetzungen und misst deren Ähnlichkeit. BLEU-Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei höhere Werte eine bessere Leistung anzeigen.

• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gissing Evaluation) ist ein Satz von Metriken zur Bewertung der Qualität von Zusammenfassungen. Es vergleicht die generierte Zusammenfassung mit einer oder mehreren Referenzzusammenfassungen und berechnet Präzision, Trefferquote und F1-Score (Abbildung 3). Die ROUGE-Scores geben Aufschluss über die Fähigkeiten des Sprachmodells zur Generierung von Zusammenfassungen.

Abbildung 3: Ein Beispiel für einen ROUGE-Evaluierungsprozess. ¹¹

Die Bewertungskriterien können von einem Modell oder einem Menschen beurteilt werden. Beide haben ihre jeweiligen Vorteile und Anwendungsfälle:

LLM-Bewertung von LLMs

Das LLM bewertet die Qualität seiner eigenen Produkte in einer Prüfung, die als LLM-als-Richter bekannt ist. Dies kann den Vergleich von modellgenerierten Texten mit Referenzdaten oder die Messung von Ergebnissen anhand statistischer Kennzahlen wie Genauigkeit und F1-Score umfassen.

LLM-as-a-juudge bietet Unternehmen hohe Effizienz durch die schnelle Bewertung von Millionen von Ergebnissen zu einem Bruchteil der Kosten einer menschlichen Überprüfung. Es eignet sich für groß angelegte Implementierungen, bei denen Geschwindigkeit und Ressourcenoptimierung entscheidende Erfolgsfaktoren sind, da es technische Inhalte auch dann zuverlässig bewertet, wenn qualifizierte Gutachter schwer zu finden sind. Zudem ermöglicht es die kontinuierliche Qualitätsüberwachung von KI-Systemen und liefert reproduzierbare Ergebnisse, die über mehrere Bewertungszyklen hinweg Gültigkeit haben.

Bewertung unter Einbeziehung des Menschen

Der Evaluierungsprozess umfasst die Einbeziehung menschlicher Gutachter, die die Ausgabequalität des Sprachmodells bewerten. Diese Gutachter beurteilen die generierten Antworten anhand verschiedener Kriterien: Relevanz, Flüssigkeit, Kohärenz und Gesamtqualität. Dieser Ansatz liefert subjektives Feedback zur Leistungsfähigkeit des Modells.

Die menschliche Bewertung ist nach wie vor unerlässlich für unternehmenskritische Anwendungen, bei denen Fehler schwerwiegende Folgen für den Geschäftsbetrieb oder den Ruf des Unternehmens haben können. Menschliche Prüfer sind hervorragend darin, subtile Probleme im kulturellen Kontext, mit ethischen Implikationen und praktischem Nutzen zu erkennen, die automatisierte Systeme häufig übersehen. Sie erfüllen zudem die regulatorischen Anforderungen an die menschliche Aufsicht in sensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzsektor und der Rechtsbranche.

LLM-Evaluierungsinstrumente und -rahmen

Die LLM-Evaluierung kann auf zwei Arten erfolgen: entweder selbst mithilfe von Open-Source- oder kommerziellen Frameworks oder mithilfe von vorab berechneten Werten aus Benchmarks oder Ergebnissen aus Open-Source-Frameworks der Basismodelle.

Open-Source-Frameworks

Umfassende Bewertungsrahmen

Umfassende Evaluierungsrahmen sind integrierte Systeme, die eine Vielzahl von Kennzahlen und Evaluierungstechniken in einer einheitlichen Testumgebung bereitstellen. Sie bieten in der Regel definierte Benchmarks, Testreihen und Berichtssysteme zur Evaluierung von Lernmanagementsystemen hinsichtlich verschiedener Fähigkeiten und Dimensionen.

• LEval (Language Model Evaluation) ist ein Rahmenwerk zur Bewertung von Sprachmodellen hinsichtlich des Langzeitkontextverständnisses. ¹² ist eine Benchmark-Suite mit 411 Fragen aus acht Aufgabenbereichen und Kontexten von 5.000 bis 200.000 Tokens. Sie evaluiert die Leistungsfähigkeit von Modellen beim Informationsabruf und der Argumentation mit umfangreichen Dokumenten. Die Suite umfasst Aufgaben wie wissenschaftliche Zusammenfassung, Generierung technischer Dokumente und die Kohärenz von Dialogen mit mehreren Gesprächsrunden. Dadurch können Forschende Modelle anhand praktischer Anwendungen anstatt isolierter linguistischer Aufgaben testen.
• Prometheus ist ein Open-Source-Framework, das LLMs als Richter mit systematischen Prompting-Strategien verwendet. ¹³ Es ist darauf ausgelegt, Bewertungsergebnisse zu erzielen, die den menschlichen Präferenzen und Urteilen entsprechen.

Testansätze

Testansätze sind methodische Techniken zur Organisation und Durchführung von Bewertungen, die nicht von bestimmten Kennzahlen oder Instrumenten abhängen. Sie spezifizieren Versuchsdesigns, Stichprobenverfahren und Testphilosophien, die in verschiedenen Rahmen angewendet werden können.

• DAG-Evaluierungsworkflows (Deep Acyclic Graph) verwenden gerichtete azyklische Graphen zur Darstellung von Evaluierungspipelines, obwohl es sich nicht um ein spezifisches Evaluierungswerkzeug handelt.
• Dynamische Prompt-Tests evaluieren Modelle, indem sie diese sich entwickelnden, realen Szenarien aussetzen, die die Interaktion mit Nutzern simulieren. Diese Methode bewertet, wie Modelle auf komplexe, vielschichtige Anfragen und mehrdeutige Prompts reagieren.
• Das Benchmark-Framework für Energie- und Hardwareeffizienz misst den Energieverbrauch und die Recheneffizienz von Modellen während des Trainings und der Inferenz. Es konzentriert sich auf Nachhaltigkeitskennzahlen wie CO₂-Emissionen und Stromverbrauch.

Kommerzielle Bewertungsplattformen

Kommerzielle Evaluierungsplattformen sind herstellerseitige Lösungen mit Compliance-Funktionen, MLOps-Pipeline-Integration und benutzerfreundlichen Oberflächen, die für Unternehmensanwendungen konzipiert sind. Sie verfügen häufig über Überwachungsfunktionen und stellen einen Kompromiss zwischen technischer Tiefe und Zugänglichkeit für nicht-technische Stakeholder dar.

• DeepEval (Confident AI) ist ein entwicklerorientiertes Testframework, das die Bewertung von LLM-Anwendungen anhand vordefinierter Metriken für Genauigkeit, Verzerrung und Leistung unterstützt. Es lässt sich in CI/CD-Pipelines für automatisierte Tests integrieren.
• Azure AI Studio Evaluation (Microsoft) bietet integrierte Auswertungswerkzeuge zum Vergleich verschiedener Modelle und Eingabeaufforderungen mit automatischer Metrikverfolgung und Funktionen zur Erfassung von menschlichem Feedback.
• Prompt Flow (Microsoft) ist ein Entwicklungswerkzeug zum Erstellen, Evaluieren und Bereitstellen von LLM-Anwendungen. Seine integrierten Evaluierungsfunktionen ermöglichen systematisches Testen verschiedener Modelle und Prompts.
• LangSmith (LangChain) ist eine Plattform zum Debuggen, Testen und Überwachen von LLM-Anwendungen mit Funktionen zum Vergleichen von Modellen und zum Verfolgen von Ausführungspfaden.
• TruLens (TruEra) ist ein Open-Source-Toolkit zur Auswertung und Erklärung von LLM-Anwendungen mit Funktionen zur Verfolgung von Halluzinationen, Relevanz und Bodenständigkeit.
• Vertex AI Studio (Google) bietet Werkzeuge zum Testen und Bewerten von Modellausgaben, mit sowohl automatischen Metriken als auch menschlichen Bewertungsmöglichkeiten innerhalb des KI-Ökosystems von Google.
• Amazon Bedrock beinhaltet Evaluierungsfunktionen für Basismodelle, die es Entwicklern ermöglichen, verschiedene Modelle vor der Bereitstellung zu testen und zu vergleichen.
• Parea AI ist eine Plattform zur Bewertung und Überwachung von LLM-Anwendungen mit einem besonderen Fokus auf Datenqualität und Modellleistung.

Vorbewertete Benchmarks

Vorbewertete Benchmarks liefern wertvolle Erkenntnisse anhand spezifischer Kennzahlen und eignen sich daher besonders für kennzahlenbasierte Analysen. Auf unserer Website finden Sie Benchmarks für führende Modelle, die Ihnen bei der effektiven Leistungsbewertung helfen. Zu den wichtigsten Benchmarks gehören:

• Halluzination – Bewertet die Genauigkeit und faktische Konsistenz der generierten Inhalte.
• KI-Codierung – Misst Codierungsfähigkeit, Korrektheit und Ausführung.
• KI-basiertes logisches Denken – Bewertet logische Schlussfolgerungs- und Problemlösungsfähigkeiten.

Darüber hinaus bietet das OpenLLM Leaderboard ein Live-Benchmarking-System, das Modelle anhand öffentlich verfügbarer Datensätze evaluiert. Es aggregiert Ergebnisse aus Aufgaben wie maschineller Übersetzung, Zusammenfassung und Fragebeantwortung und ermöglicht so einen dynamischen und aktuellen Vergleich der Modellleistung.

Evaluierungsanwendungsfälle

1. Leistungsbeurteilung

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das zwischen mehreren Modellen für sein generatives Basismodell wählen muss. Diese LLMs müssen hinsichtlich ihrer Textgenerierung und ihrer Reaktionsfähigkeit auf Eingaben evaluiert werden. Zu den Leistungsbewertungskriterien gehören Genauigkeit , Flüssigkeit , Kohärenz und thematische Relevanz .

Mit dem Aufkommen großer multimodaler Modelle können Unternehmen auch Modelle evaluieren, die mehrere Datentypen wie Bilder , Text und Audio verarbeiten und generieren, wodurch der Umfang und die Fähigkeiten der generativen KI erweitert werden.

2. Modellvergleich

Ein Unternehmen kann ein Modell für höhere Leistung bei branchenspezifischen Aufgaben optimiert haben. Ein Bewertungsrahmen unterstützt Forscher und Anwender beim Vergleich von Lernmodellen und der Messung von Fortschritten, um das am besten geeignete Modell für eine bestimmte Anwendung auszuwählen. Die Fähigkeit der Lernmodellbewertung, Entwicklungsbereiche und Möglichkeiten zur Behebung von Mängeln aufzuzeigen, kann zu einer besseren Benutzererfahrung, geringeren Risiken und sogar zu einem potenziellen Wettbewerbsvorteil führen.

3. Erkennung und Minderung von Verzerrungen

LLMs können Verzerrungen in ihren Trainingsdaten aufweisen , was zur Verbreitung von Fehlinformationen führen und somit eines der Risiken generativer KI darstellen kann. Ein umfassendes Bewertungsmodell hilft dabei, Verzerrungen in den Ergebnissen von LLMs zu identifizieren und zu messen, sodass Forschende Strategien zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen entwickeln können.

4. Kundenzufriedenheit und Vertrauen

Die Bewertung der Nutzerzufriedenheit und des Vertrauens ist entscheidend für das Testen generativer Sprachmodelle. Relevanz, Kohärenz und Diversität werden bewertet, um sicherzustellen, dass die Modelle den Nutzererwartungen entsprechen und Vertrauen schaffen. Dieses Bewertungsmodell hilft, den Grad der Nutzerzufriedenheit und des Vertrauens in die von den Modellen generierten Antworten zu verstehen.

5. Bewertung von Ampelsystemen

Die LLM-Evaluierung kann zur Beurteilung der Qualität von Antworten verwendet werden, die von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG) generiert werden. Verschiedene Datensätze können zur Überprüfung der Genauigkeit der Antworten herangezogen werden.

Welche gemeinsamen Herausforderungen bestehen bei den bestehenden Evaluierungsmethoden für LLM-Studiengänge?

Obwohl die bestehenden Evaluierungsmethoden für große Sprachmodelle (LLMs) wertvolle Erkenntnisse liefern, sind sie nicht perfekt. Die häufigsten damit verbundenen Probleme sind:

Überanpassung

Scale AI stellte fest, dass einige LLMs bei gängigen KI-Benchmarks überangepasst sind. Sie entwickelten GSM1k, eine kleinere Version des GSM8k-Benchmarks für mathematische Tests. Die LLMs schnitten bei GSM1k schlechter ab als bei GSM8k, was auf ein mangelndes Verständnis hindeutet. Diese Ergebnisse legen nahe, dass aktuelle KI-Evaluierungsmethoden aufgrund von Überanpassung irreführend sein können und unterstreichen den Bedarf an zusätzlichen Testmethoden wie GSM1k.

Mangel an vielfältigen Messgrößen

Die heute für LLMs verwendeten Evaluierungsmethoden erfassen häufig nicht die gesamte Bandbreite an Ergebnisvielfalt und Innovation. Die entscheidende Bedeutung vielfältiger und kreativer Antworten wird durch traditionelle Metriken, die Genauigkeit und Relevanz betonen, mitunter vernachlässigt. Die Forschung zur Bewertung der Vielfalt in LLM-Ergebnissen ist noch nicht abgeschlossen. Obwohl die Perplexität die Fähigkeit eines Modells misst, Texte vorherzusagen, ignoriert sie wichtige Elemente wie Kohärenz, Kontextbewusstsein und Relevanz. Daher kann die alleinige Berücksichtigung der Ambiguität keine umfassende Bewertung der tatsächlichen Qualität eines LLMs ermöglichen.

Subjektivität und hohe Kosten menschlicher Beurteilungen

Die menschliche Evaluierung ist eine wertvolle Methode zur Beurteilung der Ergebnisse großer Sprachmodelle. Sie kann jedoch subjektiv und voreingenommen sein und ist deutlich teurer als automatisierte Evaluierungen. Unterschiedliche menschliche Evaluatoren können unterschiedliche Meinungen vertreten, und die Bewertungskriterien sind möglicherweise nicht einheitlich. Darüber hinaus ist die menschliche Evaluierung zeitaufwändig und kostspielig, insbesondere bei umfangreichen Bewertungen. Evaluatoren sind sich häufig uneinig, wenn sie subjektive Aspekte wie Nützlichkeit oder Kreativität beurteilen, was es schwierig macht, eine verlässliche Referenz für die Evaluierung zu etablieren.

Verzerrungen bei automatisierten Auswertungen

LLM-Bewertungen sind mit vorhersehbaren Verzerrungen behaftet. Wir haben für jede Verzerrung ein Beispiel angeführt, aber auch die gegenteiligen Fälle sind möglich (z. B. können manche Modelle die letzten Elemente bevorzugen).

• Reihenfolgebias : Erste Elemente werden bevorzugt.
• Mitgefühl schwindet : Namen werden gegenüber anonymisierten Codewörtern bevorzugt.
• Ego-Bias : Ähnliche Antworten werden bevorzugt
• Salienzverzerrung : Längere Antworten werden bevorzugt
• Mitläufereffekt : Die Mehrheitsmeinung wird bevorzugt.
• Aufmerksamkeitsbias : Es wird bevorzugt, mehr irrelevante Informationen zu teilen.

Begrenzte Referenzdaten

Einige Evaluierungsmethoden, wie beispielsweise BLEU oder ROUGE, benötigen Referenzdaten zum Vergleich. Die Beschaffung hochwertiger Referenzdaten kann jedoch schwierig sein, insbesondere bei mehreren akzeptablen Antworten oder offenen Aufgabenstellungen. Begrenzte oder verzerrte Referenzdaten erfassen möglicherweise nicht die gesamte Bandbreite akzeptabler Modellausgaben.

Verallgemeinerung auf realweltliche Szenarien

Evaluierungsmethoden konzentrieren sich typischerweise auf spezifische Benchmark-Datensätze oder Aufgaben, die die Herausforderungen realer Anwendungen nicht vollständig widerspiegeln. Die Evaluierung kontrollierter Datensätze lässt sich möglicherweise nicht gut auf die vielfältigen und dynamischen Kontexte übertragen, in denen LLMs eingesetzt werden.

Gegnerische Angriffe

LLMs können anfällig für Angriffe sein, wie etwa die Manipulation von Modellvorhersagen und Datenvergiftung, bei der gezielt erzeugte Eingaben das Modell in die Irre führen oder täuschen können. Bestehende Evaluierungsmethoden berücksichtigen solche Angriffe oft nicht, und die Robustheitsbewertung bleibt ein aktives Forschungsgebiet.

Zusätzlich zu diesen Problemen könnten generative KI-Modelle für Unternehmen mit rechtlichen und ethischen Fragen zu kämpfen haben, was sich auf LLMs in Ihrem Unternehmen auswirken könnte.

Komplexität und Kosten der mehrdimensionalen Bewertung

Große Sprachmodelle (LLMs) müssen anhand verschiedener Kriterien wie faktischer Korrektheit, Toxizität und Verzerrung evaluiert werden. Dies erfordert häufig Kompromisse und erschwert die Entwicklung einheitlicher Bewertungssysteme. Eine umfassende Evaluierung dieser Modelle über mehrere Dimensionen und Datensätze hinweg erfordert erhebliche Rechenressourcen, was den Zugang für kleinere Organisationen einschränken kann.

Bewährte Verfahren zur Überwindung von Problemen bei der LLM-Bewertung

Forscher und Praktiker untersuchen verschiedene Ansätze und Strategien, um die Probleme mit den Methoden zur Leistungsbewertung großer Sprachmodelle zu lösen. Die Anwendung all dieser Ansätze in jedem Projekt kann mitunter sehr kostspielig sein, doch die Kenntnis dieser bewährten Verfahren kann den Erfolg von LLM-Projekten verbessern.

Bekannte Trainingsdaten

Nutzen Sie Basismodelle, die ihre Trainingsdaten teilen, um eine Verfälschung zu verhindern.

Mehrere Bewertungsmetriken

Anstatt sich ausschließlich auf die Perplexität zu verlassen, sollten mehrere Bewertungsmetriken einbezogen werden, um die Leistungsfähigkeit des LLM umfassender zu beurteilen. Metriken wie die folgenden können die verschiedenen Aspekte der Modellqualität besser erfassen:

• Flüssigkeit
• Coherence
• Relevanz
• Diversität
• Kontextverständnis

Verbesserte menschliche Bewertung

Klare Richtlinien und standardisierte Kriterien können die Konsistenz und Objektivität menschlicher Bewertungen verbessern. Der Einsatz mehrerer Gutachter und die Durchführung von Interrater-Reliabilitätsprüfungen tragen dazu bei, Subjektivität zu reduzieren. Darüber hinaus ermöglicht die Einbeziehung von Crowdsourcing in die Bewertung vielfältige Perspektiven und umfassendere Beurteilungen.

Diverse Referenzdaten

Um die Ergebnisse von LLM-Studien besser bewerten zu können, sollten vielfältige und repräsentative Referenzdaten erstellt werden. Die Qualität und der Umfang der Referenzdaten lassen sich verbessern, indem Datensätze zusammengestellt werden, die ein breites Spektrum akzeptabler Antworten abdecken, Beiträge aus verschiedenen Quellen gefördert und unterschiedliche Kontexte berücksichtigt werden.

Einbeziehung mehrerer Kennzahlen

Fördern Sie die Generierung vielfältiger Antworten und bewerten Sie die Einzigartigkeit der generierten Texte mithilfe von Methoden wie der N-Gramm-Diversität oder semantischen Ähnlichkeitsmessungen.

Bewertung in der Praxis

Die Einbeziehung realer Szenarien und Aufgaben in die Evaluierungsmethoden kann die Generalisierbarkeit der Leistungsfähigkeit von LLM verbessern. Die Verwendung domänenspezifischer oder branchenspezifischer Evaluierungsdatensätze ermöglicht eine realistischere Bewertung der Modellleistungsfähigkeit.

Robustheitsbewertung

Die Bewertung von LLMs hinsichtlich ihrer Robustheit gegenüber Angriffen ist ein aktuelles Forschungsgebiet. Die Entwicklung von Bewertungsmethoden, die die Widerstandsfähigkeit des Modells gegenüber verschiedenen Angriffsszenarien testen, kann die Sicherheit und Zuverlässigkeit von LLMs verbessern.

Nutzen Sie LLMOps

LLMOps , ein spezialisierter Bereich von MLOps , widmet sich der Entwicklung und Optimierung von LLMs. Der Einsatz von LLMs zum Testen und Anpassen in Ihrem Unternehmen spart nicht nur Zeit, sondern minimiert auch Fehler.

Praktische Beispiele für die Bewertung eines LLM-Studiums

Mehrere Organisationen haben ihre praktischen Erfahrungen mit der LLM-Evaluation geteilt:

Ethische Überlegungen bei der LLM-Bewertung

Leistungskennzahlen und Benchmarking sind zwar unerlässlich, Unternehmen müssen aber auch die ethischen Implikationen der LLM-Bewertung berücksichtigen. Dazu gehören:

• Fairness: Modelle können verzerrte Ergebnisse liefern, die systemische Probleme in ihren Trainingsdaten widerspiegeln. Bewertungsrahmen sollten Verzerrungen über verschiedene demografische Gruppen, Kontexte und Anwendungsbereiche hinweg messen.
• Transparenz: Die klare Dokumentation von Datensätzen, Bewertungskriterien und Modellbeschränkungen erhöht das Vertrauen und die Verantwortlichkeit.
• Rechenschaftspflicht: Unternehmen, die LLMs einsetzen, müssen sicherstellen, dass ihre Evaluierungsprozesse mit den einschlägigen rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen übereinstimmen, insbesondere im Gesundheitswesen , im Finanzsektor und im Regierungssektor .
• Verantwortungsvoller Einsatz: Evaluierungen sollten neben der Genauigkeit auch die sozialen Auswirkungen, die Sicherheit und das Missbrauchspotenzial berücksichtigen. Dazu können Red-Teaming-Übungen und Adversarial-Tests gehören, um Risiken aufzudecken.

Durch die Einbeziehung ethischer Überlegungen in Bewertungsrahmen können Organisationen Reputationsrisiken mindern, die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen und das Vertrauen der Nutzer stärken.

Neueste Trends bei der LLM-Bewertung

Die Forschung im Bereich der LLM-Evaluation entwickelt sich rasant. Zu den bemerkenswerten Trends gehören:

• Benchmaxxing : Modelle wie Llama 4 wurden in Communities wie LMArena übermäßig an die Präferenzen der Nutzer angepasst. Dies wurde erreicht, indem mehrere Modelle an die Community gesendet und das beliebteste ausgewählt wurde. Das Modell versagte jedoch bei realen Aufgaben. ¹⁴
• Multimodale Evaluierung: Da sich die Modelle über Text hinaus auf Bilder, Audio und Video ausweiten, werden die Evaluierungsrahmen erweitert, um das multimodale Verständnis und die Generierung zu testen.
• Dynamische Benchmark-Erstellung: Anstelle statischer Datensätze, bei denen Modelle überangepasst werden könnten, entwickeln Forscher adaptive Benchmarks, die sich weiterentwickeln (z. B. automatisch generierte, domänenspezifische Testreihen).
• LLM-as-a-juudge 2.0: Verbesserte Prompting-Strategien und Gedankenketten-Bewertungen ermöglichen zuverlässigere automatisierte Bewertungen, die besser mit menschlichen Urteilen übereinstimmen.
• Energiebewusstes Benchmarking: Nachhaltigkeitsorientierte Benchmarks, die die CO2-Kosten und die Energieeffizienz bewerten, gewinnen an Bedeutung.
• Red-Teaming-Frameworks: Systematische Adversarial-Tests werden zu einem integralen Bestandteil von Evaluierungspipelines und ermöglichen die Messung der Robustheit gegenüber Manipulationen und unsicherem Verhalten.

Was denken führende Forscher über Evaluationen?

Das Vertrauen in Evaluierungen, die nicht mehr in der Lage sind, die Leistungsfähigkeit von Modellen präzise zu beurteilen, schwindet:

Glossar der wichtigsten Begriffe

Für Leser, die mit diesem Thema noch nicht vertraut sind, folgt hier eine kurze Übersicht der wichtigsten Bewertungskriterien:

• Perplexity: Ein Maß dafür, wie gut das Modell den Text vorhersagt; niedrigere Werte sind besser.
• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Misst die Überschneidung zwischen maschinellen und menschlichen Übersetzungen.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Vergleicht maschinell generierte Zusammenfassungen mit von Menschen verfassten Referenzen.
• Genauigkeit: Anteil der korrekten Ausgaben an allen Ausgaben.
• Erinnerung: Fähigkeit, aus allen möglichen richtigen Ergebnissen die relevanten Ergebnisse abzurufen.
• F1-Wert: Harmonisches Mittel aus Genauigkeit und Trefferquote.
• Coherence: Logischer Fluss und Konsistenz des generierten Textes.
• Diversität: Einzigartigkeit und Variabilität der Modellausgaben, oft gemessen mit n-Grammen oder semantischer Ähnlichkeit.
• Elo-Wertung: Ein aus dem Schach abgeleitetes, wettbewerbsorientiertes Rangsystem zum direkten Vergleich von Modellen.

FAQs

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr auf ChatGPT, um LLMs besser zu verstehen, indem Sie Folgendes lesen:

• KI-Transformation: 6 Strategien für den Erfolg in der Praxis
• ChatGPT: Anwendungsfälle, Vorteile und Herausforderungen im Bildungsbereich
• So nutzen Sie ChatGPT für Unternehmen: Die 40 besten Anwendungen
• GPT-5: Ausführlicher Leitfaden

Referenzlinks

1.

GitHub - TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro: The code and data for "MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark" [NeurIPS 2024] · GitHub

2.

GitHub - idavidrein/gpqa: GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark · GitHub

3.

TAUR-Lab/MuSR · Datasets at Hugging Face

TAUR Lab at UT Austin

4.

GitHub - hendrycks/math: The MATH Dataset (NeurIPS 2021) · GitHub

5.

lm-evaluation-harness/lm_eval/tasks/ifeval/README.md at main · EleutherAI/lm-evaluation-harness · GitHub

6.

lukaemon/bbh · Datasets at Hugging Face

7.

GitHub - openai/human-eval: Code for the paper "Evaluating Large Language Models Trained on Code" · GitHub

8.

domenicrosati/TruthfulQA · Datasets at Hugging Face

9.

aps/super_glue · Datasets at Hugging Face

10.

Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard

Open LLM Leaderboard

11.

Introduction to Text Summarization with ROUGE Scores | Towards Data Science

Towards Data Science

12.

GitHub - OpenLMLab/LEval: [ACL'24 Outstanding] Data and code for L-Eval, a comprehensive long context language models evaluation benchmark · GitHub

13.

prometheus-eval/prometheus-13b-v1.0 · Hugging Face

14.

Arena.ai on X: "We've seen questions from the community about the latest release of Llama-4 on Arena. To ensure full transparency, we're releasing 2,000+ head-to-head battle results for public review. This includes user prompts, model responses, and user

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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