Benchmarken van ai modellen mmlu gsm8k humaneval
Belangrijke benchmarks
Benchmarken zijn essentieel om de prestaties van AI-modellen objectief te vergelijken. MMLU (Massive Multitask Language Understanding) test kennis op 57 onderwerpen, van wiskunde tot recht en geneeskunde. Het meet hoe goed een model algemene kennis heeft. GSM8K (Grade School Math 8K) richt zich op wiskundige redeneerproblemen op basisschoolniveau. Het test het vermogen van een model om stapsgewijs te redeneren. HumanEval meet de kwaliteit van codegeneratie: het model moet Python-functies schrijven op basis van docstrings. Deze benchmarks geven een indicatie van de sterke en zwakke punten van een model, maar ze zijn niet perfect: modellen kunnen overfitten op de benchmark of de vragen kunnen in de trainingsdata zitten.
Beperkingen en alternatieven
Benchmarks hebben beperkingen. Ze meten vaak alleen specifieke vaardigheden en zeggen weinig over praktische bruikbaarheid. Een model dat hoog scoort op MMLU is niet automatisch goed in het voeren van gesprekken of het volgen van instructies. Ook kunnen benchmarks last hebben van data contamination: als de testvragen in de trainingsdata zitten, is de score niet betekenisvol. Daarom worden benchmarks aangevuld met menselijke evaluatie en domeinspecifieke tests. Voor LLM's zijn er ook benchmarks voor redeneren (Big-Bench), feitelijke nauwkeurigheid (TruthfulQA) en veiligheid. Het is belangrijk om meerdere benchmarks te gebruiken en de resultaten kritisch te interpreteren.