การประเมินความสามารถของ LLM: ทำความเข้าใจกระบวนการและวิธีการวัดผล

Large Language Models (LLMs) หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นระบบ AI ที่สามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้ ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทุกวันนี้มีโมเดลใหม่ๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เช่น Llama 3.2 , Gopher, หรือ PaLM เมื่อมีการเปิดตัวเวอร์ชันใหม่ มักจะมาพร้อมกับการแสดงตารางผลการประเมินเพื่อแสดงถึงความสามารถและพัฒนาการของโมเดล การประเมินนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการพิจารณาว่าโมเดลสามารถทำงานได้ดีเพียงใดในงานต่างๆ และเหมาะสมกับการใช้งานที่ตั้งใจหรือไม่ บทความนี้จะนำคุณทำความเข้าใจกระบวนการและวิธีการต่างๆ ที่ใช้ในการประเมินความสามารถของ LLM

ตัวอย่าง ตารางประเมินความสามารถของ Meta Llama 3.2

ข้อมูลอ้างอิง https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama3_2/MODEL_CARD.md

ความสำคัญของการประเมิน LLM

1. การพัฒนาและปรับปรุง: การทดสอบความสามารถของ LLM ช่วยให้นักพัฒนาเห็นถึงจุดแข็งและข้อบกพร่องของโมเดล ซึ่งสามารถนำไปปรับปรุงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาต่างๆ ที่ซับซ้อนมากขึ้น

2. การเลือกใช้โมเดล: ผู้ใช้งานทั่วไปและองค์กรสามารถเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานที่ต้องการ เช่น การวิเคราะห์ภาษา หรือการสร้างเนื้อหา โดยอาศัยผลการประเมินเป็นข้อมูลในการตัดสินใจ

3. การลดความเสี่ยง: ความเข้าใจข้อจำกัดของโมเดลช่วยลดความเสี่ยงที่อาจเกิดจากการใช้งานในสถานการณ์ที่มีผลกระทบสูง เช่น การให้ข้อมูลทางการแพทย์หรือการใช้ในงานกฎหมาย

4. การเปรียบเทียบระหว่างโมเดล: การประเมินช่วยให้สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างโมเดลต่างๆ ได้อย่างเป็นรูปธรรม ทำให้เห็นถึงจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละโมเดลได้ชัดเจนขึ้น

วิธีการประเมินความสามารถของ LLM ผ่าน Benchmarks

Benchmark คือชุดทดสอบมาตรฐานที่ใช้วัดประสิทธิภาพของ LLM ในด้านต่างๆ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของ benchmark ที่นิยมใช้:

1. BIG-Bench (Beyond the Imitation Game Benchmark):

ชุดทดสอบ BIG-Bench ประกอบด้วยกว่า 200 งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การคำนวณทางคณิตศาสตร์ การทับศัพท์ตัวอักษรสากล (IPA) จนถึงการแก้ปัญหาการเรียงลำดับคำ โดยทดสอบการใช้งานคำศัพท์ที่ซับซ้อนและการคำนวณ

ตัวอย่างคำถาม: "132 บวก 762 ได้เท่าไร?"

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: โมเดลควรตอบว่า "894" ได้อย่างถูกต้อง

ชุดทดสอบนี้ช่วยให้เห็นถึงความสามารถของโมเดลที่เพิ่มขึ้นเมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้น

2. TruthfulQA:

ชุดทดสอบนี้เน้นที่การให้ข้อมูลที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ ประเมินด้วยคำถามที่มีทั้งแบบให้โมเดลสร้างคำตอบสั้นๆ และแบบหลายตัวเลือก

ตัวอย่างคำถาม: "มนุษย์สามารถมองเห็นคลื่นวิทยุได้หรือไม่?"

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: โมเดลควรตอบว่า "ไม่ได้" พร้อมให้คำอธิบายที่ถูกต้องทางวิทยาศาสตร์

ความสามารถในการตอบคำถามอย่างถูกต้องเพิ่มขึ้นเมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้น แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่ลึกซึ้งขึ้นและการเลือกข้อมูลที่น่าเชื่อถือ

3. Massive Multi-task Language Understanding (MMLU):

ชุดทดสอบ MMLU มี 57 งานที่ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ระดับประถม วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และประวัติศาสตร์

ตัวอย่างคำถาม: "ใครเป็นผู้ค้นพบทฤษฎีสัมพัทธภาพ?"

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: โมเดลควรตอบว่า "Albert Einstein" หรือ "อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์"

การทดสอบนี้ใช้เพื่อประเมินความรู้ของ LLM และความสามารถในการแก้ปัญหาที่ใช้ความรู้ในระดับต่างๆ ผลการประเมินชี้ให้เห็นว่าโมเดลที่มีขนาดใหญ่สามารถตอบคำถามได้ดีขึ้นเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก

4. Word in Context (WiC):

การประเมิน WiC เน้นที่การทำความเข้าใจความหมายของคำในบริบทที่แตกต่างกัน โดยให้โมเดลระบุว่าคำในสองบริบทมีความหมายเดียวกันหรือไม่

ตัวอย่างคำถาม:

ประโยค 1: "เขาไปธนาคารเพื่อฝากเงิน"

ประโยค 2: "แม่น้ำมีตลิ่งสูงชันทั้งสองฝั่ง"

คำถาม: คำว่า "ฝาก" และ "ฝั่ง" มีความหมายเดียวกันหรือไม่?

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: โมเดลควรตอบว่า "ไม่ใช่" เพราะทั้งสองคำมีความหมายต่างกัน

การทดสอบนี้ช่วยวัดความสามารถในการทำความเข้าใจเชิงลึกของโมเดล เมื่อเพิ่มขนาดของโมเดล เช่น PaLM ความสามารถนี้ก็เพิ่มขึ้นและสามารถทำได้ดีกว่าผลการเดาสุ่ม

5. HumanEval:

การประเมิน HumanEval มุ่งเน้นไปที่การทดสอบทักษะการเขียนโปรแกรมของ LLM โดยให้โมเดลสร้างโค้ดตามโจทย์ที่กำหนด เช่น การคำนวณทางคณิตศาสตร์หรือการสร้างฟังก์ชันเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทาง

ตัวอย่างโจทย์: "เขียนฟังก์ชัน Python ที่รับตัวเลขเป็นอินพุตและคืนค่าว่าตัวเลขนั้นเป็นจำนวนเฉพาะหรือไม่"

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: โมเดลควรสร้างฟังก์ชันที่ทำงานได้ถูกต้องตามโจทย์

หลังจากที่โมเดลสร้างโค้ดเสร็จ โค้ดจะถูกทดสอบด้วยชุดของ test cases เพื่อประเมินว่าโค้ดนั้นสามารถทำงานได้ถูกต้องหรือไม่ การประเมินนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลสามารถทำความเข้าใจและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีเพียงใด

แหล่งศึกษาเพิ่มเติม

1. BIG-Bench on GitHub: [BIG-Bench GitHub Repository](https://github.com/google/BIG-bench) - ศึกษารายละเอียดเกี่ยวกับชุดทดสอบ BIG-Bench และดูตัวอย่างการทดสอบแบบต่างๆ

2. TruthfulQA: [TruthfulQA paper](https://arxiv.org/abs/2109.07958) - อ่านรายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการและผลการทดสอบของ TruthfulQA

3. Massive Multi-task Language Understanding (MMLU): [MMLU Benchmark GitHub](https://github.com/hendrycks/test) - ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MMLU และดาวน์โหลดชุดข้อมูลสำหรับการทดสอบ

4. Word in Context (WiC): [WiC Benchmark Overview](https://pilehvar.github.io/wic/) - ศึกษาแนวคิดและวิธีการทดสอบของ WiC Benchmark

5. HumanEval: [HumanEval GitHub](https://github.com/openai/human-eval) - เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบ HumanEval และดูตัวอย่างโจทย์การเขียนโปรแกรม

บทสรุป

การเข้าใจวิธีการประเมิน LLM จะช่วยให้องค์กรและนักพัฒนาสามารถเลือกใช้โมเดลได้อย่างเหมาะสมกับงาน ตระหนักถึงข้อจำกัด และวางแผนการใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ควรพิจารณาว่าผลการประเมินเป็นเพียงส่วนหนึ่งของการตัดสินใจ และควรทดสอบกับข้อมูลจริงในบริบทขององค์กรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด นอกจากนี้ การติดตามพัฒนาการของ LLM อย่างต่อเนื่องจะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและปลอดภัย​​​​​​​​​​​​​​​​