AGORA BENCH: Оценка языковых моделей как генераторов синтетических данных

Языковые модели и синтетические данные

Языковые модели (LM) становятся важными инструментами для решения задач и создания синтетических данных, улучшая возможности ИИ. Синтетические данные могут дополнять или заменять традиционную ручную аннотацию, предлагая масштабируемые решения для обучения моделей в таких областях, как математика, программирование и выполнение инструкций.

Преимущества синтетических данных

Способность LMs генерировать высококачественные наборы данных обеспечивает лучшую обобщаемость задач, что делает их универсальными активами в современных исследованиях и приложениях ИИ.

Оценка моделей

Значительная проблема заключается в оценке, какие LMs лучше работают как генераторы синтетических данных. Исследователи сталкиваются с трудностями в выборе подходящих моделей из-за отсутствия единой системы оценки. Некоторые модели могут хорошо решать задачи, но это не всегда связано с их производительностью в генерации данных.

AGORABENCH: новая система оценки

Исследователи из различных университетов разработали AGORABENCH — систему для систематической оценки LMs как генераторов данных в контролируемых условиях. AGORABENCH позволяет напрямую сравнивать модели по различным задачам, стандартизируя переменные, такие как исходные наборы данных и метрики оценки.

Методология AGORABENCH

AGORABENCH использует фиксированную методику для оценки возможностей генерации данных, применяя конкретные исходные наборы данных для каждой области. Мета-промпты помогают моделям генерировать синтетические данные, а такие переменные, как сложность инструкций и качество ответов, оцениваются с помощью внутренних метрик.

Результаты AGORABENCH

Результаты показали, что GPT-4o стал лидером по генерации экземпляров, а Claude-3.5-Sonnet — по улучшению качества. Интересно, что иногда менее мощные модели превзошли более сильные в определённых задачах. Например, Llama-3.1-8B показал высокий результат в генерации примеров программирования.

Заключение

Исследование подчеркивает сложные взаимосвязи между способностями к решению задач и генерацией данных. Введение AGORABENCH обеспечивает надежную основу для оценки возможностей LMs в генерации данных, что помогает исследователям и практикам выбирать подходящие модели для синтетической генерации данных.

Как использовать ИИ в бизнесе?

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите области, где можно применить автоматизацию, и выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.