پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۴۸: از کجا بفهمیم یک مدل واقعاً خوب است؟

تا اینجا در مجموعه «پشت پرده هوش مصنوعی» درباره بخش‌های مختلف مدل‌ها، معماری، نحوه پردازش و همچنین سرعت و اجرای آن‌ها صحبت کردیم. اما یک سؤال مهم همچنان باقی می‌ماند:

از کجا بفهمیم یک مدل هوش مصنوعی از مدل دیگری بهتر است؟

صرفاً بزرگ‌تر بودن یک مدل یا سریع‌تر اجرا شدن آن نمی‌تواند نشان دهد که آن مدل در همه زمینه‌ها عملکرد بهتری دارد. برای مقایسه مدل‌ها، باید عملکرد آن‌ها در شرایط مشخص و روی وظایف مختلف بررسی شود. اینجاست که مفاهیمی مانند Evaluation و Benchmarking اهمیت پیدا می‌کنند.

Evaluation در مدل‌های هوش مصنوعی چیست؟

Evaluation یا ارزیابی به فرایندی گفته می‌شود که طی آن عملکرد یک مدل هوش مصنوعی در یک یا چند وظیفه مشخص بررسی می‌شود.

در این فرایند، مدل با مجموعه‌ای از آزمون‌ها و معیارهای مشخص مورد بررسی قرار می‌گیرد و نتیجه عملکرد آن با استفاده از یک یا چند امتیاز گزارش می‌شود.

به زبان ساده، Evaluation کمک می‌کند به جای اینکه فقط بر اساس برداشت شخصی درباره یک مدل قضاوت کنیم، عملکرد آن را در شرایط مشخص اندازه‌گیری کنیم.

Benchmarking چیست؟

برای مقایسه مدل‌های مختلف، معمولاً از مجموعه‌ای از آزمون‌ها یا معیارهای استاندارد استفاده می‌شود که به آن‌ها Benchmark گفته می‌شود.

فرایند استفاده از این آزمون‌ها برای بررسی و مقایسه عملکرد مدل‌ها نیز Benchmarking نام دارد.

برای مثال، می‌توان چند مدل مختلف را روی یک مجموعه آزمون مشابه قرار داد و نتایج آن‌ها را با یکدیگر مقایسه کرد.

به این ترتیب، به جای اینکه فقط بگوییم «مدل A بهتر است»، می‌توان عملکرد مدل‌ها را بر اساس نتایج آزمون‌ها مقایسه کرد.

چه چیزهایی در یک مدل ارزیابی می‌شوند؟

یک مدل هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌های مختلف مورد ارزیابی قرار بگیرد. برای مثال:

درک و تولید متن

مدل می‌تواند از نظر توانایی درک متن و همچنین تولید پاسخ مناسب بررسی شود.

استدلال

یکی دیگر از زمینه‌های ارزیابی، توانایی مدل در حل مسائل و انجام فرایندهای استدلالی است.

کدنویسی

مدل‌های مختلف می‌توانند از نظر توانایی تولید، درک یا حل مسائل مرتبط با کدنویسی نیز مورد آزمون قرار بگیرند.

ریاضیات

توانایی حل مسائل ریاضی یکی دیگر از زمینه‌هایی است که می‌توان عملکرد مدل را در آن بررسی کرد.

پیروی از دستورها

مدل‌ها همچنین می‌توانند از نظر توانایی دنبال کردن دستورهای داده‌شده و تولید خروجی مطابق با درخواست کاربر ارزیابی شوند.

بنابراین، وقتی گفته می‌شود یک مدل در یک Benchmark امتیاز بالایی کسب کرده، باید توجه کرد که این امتیاز مربوط به چه نوع وظیفه‌ای بوده است.

آیا یک امتیاز می‌تواند مشخص کند کدام مدل بهتر است؟

اینجا یکی از نکات مهم در ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مطرح می‌شود.

هیچ معیار واحدی نمی‌تواند کیفیت یک مدل را در همه کارها مشخص کند.

ممکن است یک مدل در زمینه ریاضیات عملکرد بسیار خوبی داشته باشد، اما در یک وظیفه مرتبط با کدنویسی یا پیروی از دستورها عملکرد ضعیف‌تری داشته باشد.

در نتیجه، مقایسه مدل‌ها به هدف استفاده از آن‌ها نیز بستگی دارد.

اگر هدف شما حل مسائل ریاضی باشد، یک معیار خاص می‌تواند اهمیت بیشتری داشته باشد؛ اما برای تولید محتوا، کدنویسی یا استدلال، ممکن است معیارهای دیگری اهمیت پیدا کنند.

چرا Benchmarkها مهم هستند؟

Benchmarkها یک روش ساختاریافته برای بررسی عملکرد مدل‌ها فراهم می‌کنند. با استفاده از آن‌ها می‌توان عملکرد مدل‌های مختلف را روی وظایف مشخص مقایسه کرد و نقاط قوت و ضعف آن‌ها را بهتر شناخت.

البته دیدن یک امتیاز به تنهایی کافی نیست. باید بدانیم این امتیاز در چه آزمونی، روی چه وظیفه‌ای و با چه معیاری به دست آمده است.

به همین دلیل، هنگام مقایسه مدل‌های هوش مصنوعی نباید صرفاً به یک جدول رتبه‌بندی یا یک عدد خاص توجه کرد.

جمع‌بندی

برای اینکه بفهمیم یک مدل هوش مصنوعی واقعاً در چه سطحی قرار دارد، باید عملکرد آن را ارزیابی کنیم. Evaluation و Benchmarking ابزارهایی برای بررسی و مقایسه این عملکرد هستند.

مدل‌ها می‌توانند در زمینه‌هایی مانند درک و تولید متن، استدلال، کدنویسی، ریاضیات و پیروی از دستورها ارزیابی شوند و نتایج این آزمون‌ها معمولاً با یک یا چند امتیاز گزارش می‌شوند.

اما یک نکته را نباید فراموش کرد:

هیچ امتیاز واحدی نمی‌تواند مشخص کند یک مدل در همه کارها بهترین است.

درباره فیلاگر | جامعه هوش مصنوعی ایران