Ein internationales Forschungsteam hat gravierende Mängel in der Bewertung von großen Sprachmodellen entdeckt.
In Kürze
- 445 Benchmark-Artikel zeigen methodische Schwächen
- Unklare Definitionen und ungenaue Analysen mindern Aussagekraft
- Empfehlungen zur Verbesserung der Benchmark-Qualität ausgesprochen
Schwächen in der Durchführung und Bewertung von Benchmarks für Große Sprachmodelle
Ein internationales Forschungsteam hat kürzlich Schwächen in der Durchführung und Bewertung von Benchmarks für große Sprachmodelle, auch bekannt als Large Language Models (LLM), aufgedeckt. Benchmarks sind Tests, die die Leistungsfähigkeit solcher Systeme messen sollen. Doch die Untersuchung von 445 Benchmark-Artikeln hat gezeigt, dass fast alle methodische Mängel aufweisen.
Probleme bei Definitionen und statistischen Auswertungen
Die Probleme beginnen bereits bei den Definitionen: Oft sind sie unklar oder umstritten. Das führt dazu, dass Begriffe wie Reasoning oder Alignment verwendet werden, ohne dass klar ist, was genau damit gemeint ist. Auch die statistischen Auswertungen lassen zu wünschen übrig. Statt präziser Analysen wird häufig auf ungenaue Begriffe zurückgegriffen, und die Auswahl der Datenproben erfolgt oft eher nach Bequemlichkeit als nach strategischen Überlegungen. Das schmälert die Aussagekraft der Ergebnisse erheblich.
Relevanz der Aufgaben und Datenauswahl
Ein weiteres Manko ist, dass viele Benchmarks Aufgaben konstruieren, die nicht aus realen Anwendungsszenarien stammen. Das macht die Ergebnisse weniger verlässlich und wirft Fragen zur praktischen Relevanz auf. Die Datenauswahl erfolgt häufig aufgrund der Verfügbarkeit der Daten und nicht deren Relevanz, was die Resultate weiter verzerrt.
Empfehlungen zur Verbesserung der Benchmarks
Die Forscher:innen haben klare Empfehlungen ausgesprochen, um die Qualität künftiger Benchmarks zu verbessern. Dazu gehört:
- Die Erstellung präziserer Definitionen
- Eine strategische Datenauswahl
- Der Einsatz robuster statistischer Methoden
Zudem wird gefordert, dass Einschränkungen bei der Datenverwendung klar dokumentiert werden.
Bedeutung von Benchmarks
Trotz der erkannten Schwächen bleibt die Bedeutung von Benchmarks unbestritten. Sie sind nach wie vor wichtig, um Fortschritte in der KI-Forschung zu dokumentieren und verschiedene Ansätze miteinander zu vergleichen.
Quellen
- Quelle: internationales Forschungsteam
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
