「大規模言語モデルの評価について知っておくべきすべてのこと」

Everything you need to know about evaluating large-scale language models.

オープン言語モデル

パープレキシティから一般的な知能の測定へ

オープンソースの言語モデルがますます利用可能になるにつれ、選択肢の中で迷うことは容易です。

それらのパフォーマンスをどのように判断し、比較するのでしょうか？そして、どのモデルが他のモデルよりも優れていると自信を持って言えるのでしょうか？

本記事では、訓練と評価のメトリクス、一般的なベンチマークと特定のベンチマークを示すことで、モデルのパフォーマンスを明確にする方法について説明します。

もし見逃してしまった場合は、オープン言語モデルシリーズの最初の記事をご覧ください：

• 「インドにおけるAI規制のためのPMモディのビジョン：B20サミット2023」
• イレブンラボは、30言語に対応するAI音声モデル「イレブンマルチリンガルv2」をリリースしました
• 「埋め込みを使った10の素敵なこと！【パート1】」

オープンソース大規模言語モデルへの優しい導入

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パープレキシティ

言語モデルは、単語の語彙を対象に次に出現する単語を最も確率的に選択するための確率分布を定義します。与えられたテキストに対して、言語モデルは言語内の各単語に確率を割り当て、最も確率の高い単語を選択します。

パープレキシティは、言語モデルが与えられたシーケンス内の次の単語をどれだけ正確に予測できるかを測定します。訓練のメトリクスとして、モデルが訓練セットをどれだけ上手に学習したかを示します。

数学的な詳細には触れませんが、直感的には、パープレキシティを最小化することは、予測された確率を最大化することを意味します。

言い換えると、最良のモデルは新しいテキストを見たときに驚かないものであり、それは予測した単語がシーケンス内で次に来る単語を既に正確に予測していることを意味します。

パープレキシティは有用ですが、単語の意味や使用される文脈を考慮せず、データのトークン化方法に影響を受けます。異なる言語モデルは、異なる語彙とトークナイズの技術を使用してさまざまなパープレキシティスコアを生成するため、直接的な比較が意味をなさなくなります。

パープレキシティは有用ですが限定的なメトリクスです。主にモデルの訓練中の進捗を追跡するためや比較するために使用されます…

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