AI Umum

Evaluasi yang Didefinisikan Ulang: Menuju Metrik Berbasis Generasi untuk Menilai Model Bahasa Besar

Evaluasi Berbasis Probabilitas

Evaluasi model bahasa besar (LLM) secara dominan bergantung pada metode yang mengukur kemungkinan respons yang benar melalui probabilitas keluaran. Meskipun efisien secara komputasi, pendekatan konvensional ini sering kali gagal mencerminkan kompleksitas tugas dunia nyata di mana model diharapkan menghasilkan respons lengkap untuk pertanyaan terbuka.

Keterbatasan Evaluasi Berbasis Probabilitas

Metode sebelumnya seperti prediksi berbasis label dan berbasis urutan menilai kinerja LLM dengan menghitung probabilitas token berikutnya atau urutan token yang benar. Pendekatan ini, meskipun banyak digunakan, gagal menangkap esensi kemampuan LLM secara akurat, terutama dalam skenario yang menuntut pembuatan teks yang kreatif dan sesuai konteks.

Evaluasi Berbasis Generasi

Peneliti dari Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence dan Monash University telah mengusulkan metodologi baru yang berfokus pada prediksi berbasis generasi. Tidak seperti pendahulunya, metode ini mengevaluasi LLM berdasarkan kemampuannya menghasilkan respons yang lengkap dan koheren terhadap perintah. Pergeseran menuju evaluasi berbasis generasi ini mewakili penilaian yang lebih realistis tentang kinerja LLM dalam aplikasi praktis.

Perbandingan Evaluasi Berbasis Generasi dan Probabilitas

Para peneliti melakukan eksperimen ekstensif di beberapa tolok ukur untuk membandingkan efektivitas evaluasi berbasis generasi dengan metode berbasis probabilitas tradisional. Eksperimen ini menyoroti perbedaan antara kedua pendekatan dan menunjukkan keunggulan prediksi berbasis generasi dalam mengevaluasi utilitas dunia nyata LLM.

Evaluasi berbasis generasi secara konsisten memberikan refleksi yang lebih akurat tentang kemampuan LLM, mengungkap nuansa yang sebelumnya diabaikan oleh metode berbasis probabilitas. Misalnya, sementara metode tradisional mungkin menganggap LLM sangat efisien berdasarkan skor probabilitasnya, evaluasi berbasis generasi dapat mengungkapkan keterbatasan dalam kemampuan model untuk menghasilkan respons yang relevan dan koheren secara kontekstual. Perbedaan ini mempertanyakan keandalan kerangka evaluasi saat ini dan menggarisbawahi perlunya metodologi yang lebih sesuai dengan aplikasi praktis LLM.

Kesimpulan

Studi ini mengungkap beberapa wawasan utama:

  • Metode evaluasi berbasis probabilitas mungkin hanya menangkap sebagian dari kemampuan LLM, terutama dalam aplikasi dunia nyata.
  • Prediksi berbasis generasi menawarkan penilaian LLM yang lebih akurat dan realistis, sesuai dengan kasus penggunaan yang dimaksudkan.
  • Ada kebutuhan mendesak untuk mengevaluasi kembali dan mengembangkan paradigma evaluasi LLM saat ini untuk memastikan bahwa paradigma tersebut mencerminkan potensi dan keterbatasan sebenarnya dari model ini.

Temuan ini menantang standar evaluasi yang ada dan membuka jalan bagi penelitian di masa depan untuk mengembangkan metode yang lebih relevan dan akurat untuk penilaian kinerja LLM. Dengan merangkul kerangka evaluasi yang lebih bernuansa, komunitas penelitian dapat lebih memahami dan memanfaatkan kemampuan LLM.