Fortschritte und Herausforderungen bei der Bewertung von Sprachmodellen: Ein Blick auf Intels neue Low-bit-Open-LLM-Rangliste
In den letzten Jahren hat die Entwicklung von KI-Modellen, insbesondere von Großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), bedeutende Fortschritte erzielt. Diese Modelle haben die Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren, was sie zu einem wertvollen Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen macht. Die Bewertung und der Vergleich der Leistungsfähigkeit dieser Modelle ist jedoch eine Herausforderung, die Wissenschaftler und Entwickler gleichermaßen beschäftigt. Vor diesem Hintergrund hat Intel kürzlich eine spezielle Rangliste für Low-bit-Quantized-Open-LLMs eingeführt, die von der bestehenden LLM-Rangliste von Hugging Face inspiriert wurde.
Die LLM-Rangliste von Hugging Face ist ein zentraler Ort, an dem die Leistungen verschiedener offener LLMs verglichen werden können. Diese Plattform bietet detaillierte Ergebnisse und Anfragen für die Modelle auf der Rangliste und ermöglicht es, die Modelle anhand von Benchmarks wie MMLU, MT-Bench, HumanEval und anderen zu bewerten. Die Bewertung dieser Modelle basiert auf einer Vielzahl von Kriterien, einschließlich Qualität, Geschwindigkeit, Preis und Genauigkeit. Dabei spielen nicht nur die reine Leistungsfähigkeit, sondern auch Effizienz und Kosten eine Rolle, insbesondere wenn es um den Einsatz in Verbraucheranwendungen und Chat-Erlebnissen geht.
Intel hat nun mit der Veröffentlichung eines spezialisierten Low-bit-Open-LLM-Leaderboards für AIPC einen wichtigen Schritt unternommen, um die besten Low-bit-Modelle zu identifizieren und zu vergleichen. Diese Modelle sind besonders für Anwendungen interessant, bei denen Geschwindigkeit und Speicherplatz entscheidende Faktoren sind. Die Quantisierung von Sprachmodellen auf niedrigere Bitraten kann die Anforderungen an Speicherplatz und Rechenleistung reduzieren, was sie insbesondere für den Einsatz auf Geräten mit begrenzten Ressourcen attraktiv macht.
Die Bewertung der LLMs erfolgt unter anderem auf Basis von Benchmarks wie der MMLU (Massive Multitask Language Understanding), die eine Reihe von Multiple-Choice-Fragen zu verschiedenen Wissensgebieten umfasst. Die Leistung der Modelle wird anhand der Genauigkeit bewertet, mit der sie die korrekten Antworten auf diese Fragen geben können. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Fähigkeit der Modelle zur Sprachverarbeitung und zum logischen Schlussfolgern zu vergleichen.
Die Rangliste wird ständig aktualisiert, und die Modelle werden regelmäßig anhand der neuesten Daten bewertet. Dies gewährleistet, dass die Rangliste die aktuellsten und genauesten Informationen über die Leistung der verschiedenen LLMs widerspiegelt. Die Rangliste ist öffentlich zugänglich, was Transparenz fördert und es Entwicklern und Forschern erleichtert, die besten Modelle für ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden.
Die Einführung der Low-bit-Open-LLM-Rangliste ist ein Beispiel dafür, wie die KI-Community zusammenarbeitet, um die Leistungsfähigkeit und Effizienz von KI-Modellen zu verbessern. Durch die Bereitstellung einer spezialisierten Plattform zur Bewertung von Low-bit-Modellen unterstützt Intel die Entwicklung von KI-Anwendungen, die auch auf Hardware mit begrenzten Ressourcen effektiv ausgeführt werden können.
Die kontinuierliche Forschung und Entwicklung im Bereich der KI, insbesondere der LLMs, wird zweifellos zu weiteren Innovationen und Durchbrüchen führen. Mit Werkzeugen wie der Low-bit-Open-LLM-Rangliste wird die KI-Community besser in der Lage sein, die Leistung dieser Modelle zu messen und zu vergleichen, was letztlich zu einer schnelleren und breiteren Einführung von KI-Technologien in verschiedenen Branchen führen wird.
Quellen:
- Hugging Face Open LLM Leaderboard: https://huggingface.co/open-llm-leaderboard
- Hugging Face Spaces: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
- Hugging Face Blog - Leaderboard Artificial Analysis: https://huggingface.co/blog/leaderboard-artificial-analysis
- LinkedIn Post von Moshe Wasserblat: https://www.linkedin.com/posts/moshe-wasserblat-8977632_intel-ais-neuralchat-ranked-top-1-in-7b-sized-activity-7130170924296749056-0jI-
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2402.17764
- Hugging Face Blog - Leaderboard MedicalLLM: https://huggingface.co/blog/leaderboard-medicalllm
- LinkedIn Post von Moshe Wasserblat - Open LLM Leaderboard Launch: https://www.linkedin.com/posts/moshe-wasserblat-8977632_thrilled-about-the-launch-of-open-llm-leaderboard-activity-7192860085054820353-gihA
- Hugging Face Blog - Open LLM Leaderboard MMLU: https://huggingface.co/blog/open-llm-leaderboard-mmlu
