loading=”lazy” width=”400px”>Anwenderunternehmen sollen LLMs genau abchecken und durchmessen, bevor sie entsprechende KI-Projekte mit den Sprachmodellen starten. Africa Studio – shutterstock.com An KI führt heute kaum noch ein Weg vorbei. Doch wie entscheiden Unternehmen, welches Large Language Model (LLM) für sie das richtige ist? Die Auswahl ist derzeit so groß wie nie, die Möglichkeiten scheinbar unbegrenzt. Doch unter der glänzenden Oberfläche der Werbeversprechen lauert die entscheidende Frage: Welche dieser Technologien hält wirklich, was sie verspricht – und welche bringt KI-Projekte möglicherweise eher ins Straucheln? LLM-Benchmarks könnten die Antwort sein – sie bilden einen Maßstab, der Anwenderunternehmen dabei hilft, die großen Sprachmodelle besser bewerten und einordnen zu können. Dabei zählen Faktoren wie Präzision, Zuverlässigkeit und die Fähigkeit, in der Praxis zu überzeugen. Large Language Models erklärt: Was sind LLMs? LLM-Benchmarks sind das Messinstrument der KI-Welt. Es handelt sich um standardisierte Tests, die gezielt entwickelt wurden, um die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen zu bewerten. Dabei wird nicht nur geprüft, ob ein Modell funktioniert, sondern auch wie gut es seine Aufgaben erfüllt. Der Wert von Benchmarks liegt in ihrer Fähigkeit, Ordnung in die Vielfalt der Modelle zu bringen. Sie machen die Stärken und Schwächen eines Modells sichtbar, ermöglichen den Vergleich mit anderen und schaffen so die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Ob es um die Auswahl eines Chatbots für den Kundenservice, die Übersetzung wissenschaftlicher Texte oder die Programmierung von Software geht – Benchmarks geben eine erste Antwort auf die Frage: Ist dieses Modell für meinen Anwendungsfall geeignet? Die wichtigsten Erkenntnisse im Überblick: Vielseitigkeit: Benchmarks messen eine breite Palette von Fähigkeiten, von Sprachverständnis über mathematische Problemlösungen bis hin zu Programmierkompetenzen. Spezialisierung: Einige Benchmarks, wie MultiMedQA, konzentrieren sich auf spezifische Anwendungsbereiche, um die Eignung eines Modells in sensiblen oder hochkomplexen Kontexten zu bewerten. Herausforderungen: Limitierungen wie Datenkontamination, schnelle Veralterung und die begrenzte Generalisierbarkeit erfordern ein kritisches Verständnis bei der Interpretation der Ergebnisse. 3 Säulen: Datensätze, Evaluation und Ranglisten Benchmarking basiert auf drei Säulen: 1. Datensätze bilden die Grundlage der Tests: Datensätze sind Sammlungen von Aufgaben und Szenarien, die speziell entwickelt wurden, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu prüfen. Sie definieren die Herausforderungen, die ein Modell bewältigen muss. Die Aussagekraft eines Benchmarks hängt maßgeblich von der Qualität und Vielfalt der verwendeten Datensätze ab. Je besser sie reale Anwendungen simulieren, desto nützlicher und aussagekräftiger sind die Ergebnisse. Ein Beispiel ist SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), das Textpassagen und dazugehörige Fragen bereitstellt, um zu prüfen, ob ein Modell relevante Informationen aus den Passagen extrahieren kann. 2. Evaluationsmethoden bewerten die Leistung der Modelle Evaluation: Während Datensätze die Aufgaben definieren, wird die Leistung eines Modells durch Evaluationsmethoden gemessen. Es gibt zwei Hauptansätze: Referenzbasierte Metriken: Diese Metriken vergleichen die generierte Antwort eines Modells mit einem idealen Referenztext. Ein klassisches Beispiel ist BLEU, das misst, wie stark die Wortfolgen in der generierten Antwort mit denen des Referenztexts übereinstimmen. BERTScore geht einen Schritt weiter, indem es nicht nur Wortübereinstimmungen bewertet, sondern auch die semantische Ähnlichkeit analysiert. Dies ist besonders nützlich, wenn der Sinn wichtiger ist als die wörtliche Genauigkeit. Referenzfreie Metriken: Diese Metriken bewerten die Qualität eines erzeugten Textes unabhängig von einer Referenz. Stattdessen analysieren sie die Kohärenz, Logik und Vollständigkeit der Antwort eigenständig. Beispielsweise könnte ein Modell den Ausgangstext: „Der Klimawandel ist eines der drängendsten Probleme der heutigen Zeit. Er wird durch den Anstieg von Treibhausgasen wie CO₂ verursacht, die hauptsächlich aus der Verbrennung fossiler Energieträger stammen.“ zusammenfassen mit „Klimawandel wird durch CO₂-Emissionen verursacht.“ Eine referenzfreie Metrik würde prüfen, ob diese Zusammenfassung die wesentlichen Inhalte korrekt wiedergibt und in sich logisch bleibt. LLM-as-a-Judge – KI als Bewertungsinstanz: Ein innovativer Ansatz in der Evaluation großer Sprachmodelle ist der Einsatz der Modelle selbst als ihre eigenen „Richter“. Beim Konzept „LLM-as-a-Judge“ analysieren diese Modelle sowohl ihre eigenen Antworten als auch die von anderen und bewerten sie anhand vordefinierter Kriterien. Dieser Ansatz ermöglicht neue Möglichkeiten, die über klassische Metriken hinausgehen. Allerdings gibt es auch Herausforderungen: Eine Studie hat gezeigt, dass Modelle dazu neigen, ihre eigenen Antworten zu erkennen und diese besser zu bewerten als die von anderen. Solche Verzerrungen machen zusätzliche Kontrollmechanismen erforderlich, um Objektivität sicherzustellen. Die Forschung in diesem Bereich steht noch am Anfang, doch das Potenzial für genauere und differenzierte Bewertungen ist jedoch groß. 3. Ranglisten machen die Ergebnisse transparent und vergleichbar: Ranglisten bieten eine wertvolle Übersicht über die Benchmark-Ergebnisse großer Sprachmodelle. Sie machen die Leistungen verschiedener Modelle auf einen Blick vergleichbar und fördern so Transparenz. Plattformen wie Hugging Face oder Papers with Code sind hier gute Anlaufstellen. Doch Vorsicht: Ein Spitzenplatz in einer Rangliste darf nicht mit universeller Überlegenheit verwechselt werden. Die Auswahl des richtigen Modells sollte immer auf die individuellen Anforderungen eines Projekts abgestimmt sein. Häufige Benchmarks nach Kategorien Die Welt der LLM-Benchmarks entwickelt sich kontinuierlich weiter. Mit jedem Fortschritt in den LLMs selbst entstehen neue Tests, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden. In der Regel sind Benchmarks auf spezifische Aufgaben wie logisches Denken, mathematische Problemlösung oder Programmierung ausgerichtet. Im Folgenden werden einige bekannte Benchmarks vorgestellt: Reasoning und Sprachverständnis • MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Dieser Benchmark prüft die Wissensbreite eines Modells über 57 akademische und berufliche Disziplinen hinweg. Mit fast 16.000 Multiple-Choice-Fragen, die auf Lehrplänen und Prüfungen basieren, werden Themen wie Mathematik, Medizin und Philosophie abgedeckt. Ein besonderer Fokus liegt auf komplexen, fachspezifischen Inhalten, die fortgeschrittenes Wissen und logisches Denken erfordern.Zum Paper: Measuring Massive Multitask Language Understanding • HellaSwag: HellaSwag misst das Common-Sense-Verständnis eines Modells, indem es den plausibelsten Folgesatz aus vier Optionen auswählt. Die Aufgaben wurden so erstellt, dass sie für Menschen leicht, für Modelle jedoch schwierig sind, was diesen Benchmark besonders anspruchsvoll macht.Zum Paper: HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence? • TruthfulQA: Dieser Benchmark bewertet die Fähigkeit eines Modells, wahrheitsgemäße Antworten zu geben, ohne Missverständnisse oder falsche Annahmen zu reproduzieren. Mit 817 Fragen in 38 Kategorien, darunter Recht und Gesundheit, deckt TruthfulQA gezielt verbreitete Fehlinformationen auf.Zum Paper: TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods Mathematische Problemlösungen • MATH: MATH umfasst 12.500 mathematische Aufgaben aus Bereichen wie Algebra, Geometrie und Zahlentheorie. Jede Aufgabe ist mit einer Schritt-für-Schritt-Lösung annotiert, die eine präzise Evaluation der Problemlösungsfähigkeiten ermöglicht. Der Benchmark testet die Fähigkeit eines Modells, logische Zusammenhänge zu erkennen und mathematische Präzision zu liefern.Zum Paper: Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset Programmierfähigkeiten • HumanEval: HumanEval bietet 164 Python-Programmieraufgaben mit umfassenden Unit-Tests zur Validierung der Lösungen. Der Benchmark prüft die Fähigkeit eines Modells, funktionalen und logischen Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen zu generieren.Zum Paper: Evaluating Large Language Models Trained on Code Domain-spezifische Benchmarks • MultiMedQA: MultiMedQA kombiniert sechs medizinische Datensätze, darunter PubMedQA und MedQA, um die Anwendbarkeit von Modellen in medizinischen Kontexten zu testen. Die Vielfalt der Fragen – von offenen bis zu Multiple-Choice-Aufgaben – bietet eine detaillierte Analyse der Domainspezifischen Fähigkeiten.Zum Paper: Large language models encode clinical knowledge Besondere Benchmarks • MT-Bench: MT-Bench konzentriert sich auf die Fähigkeit von Sprachmodellen, in mehrstufigen Dialogen konsistente und kohärente Antworten zu geben. Mit beinahe 1400 Dialogen, die Themen wie Mathematik, Schreiben, Rollenspiele und logisches Denken abdecken, bietet der Benchmark eine umfassende Analyse der Dialogfähigkeiten.Zum Paper: MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Dialogues • Chatbot Arena: Chatbot Arena ist eine Plattform, die den direkten Vergleich zwischen Modellen ermöglicht. Benutzer können anonymisierte Chatbots testen, indem sie deren Antworten in Echtzeit bewerten. Das Elo-Bewertungssystem wird verwendet, um ein dynamisches Ranking zu erstellen, das die Leistungsfähigkeit der Modelle widerspiegelt. Der Benchmark sticht durch seinen Crowdsourcing-Ansatz hervor. Hier kann jeder selbst bei Chatbot Arena zum Benchmark beigetragen.Zum Paper: Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference • SafetyBench: SafetyBench ist der erste umfassende Benchmark, der die Sicherheitsaspekte großer Sprachmodelle untersucht. Mit über 11.000 Fragen in sieben Kategorien – darunter Bias, Ethik, potenzielle Risiken und Robustheit – bietet er eine detaillierte Analyse der Sicherheit von Modellen.Zum Paper: SafetyBench: Evaluating the Safety of Large Language Models Auch Benchmarks haben ihre Grenzen Trotz ihrer enormen Bedeutung sind Benchmarks keine perfekten Werkzeuge. Sie bieten zwar wertvolle Einblicke in die Fähigkeiten von Sprachmodellen, doch ihre Ergebnisse sollten stets kritisch hinterfragt werden. Large Language Models Tutorial: 5 Wege, LLMs lokal auszuführen Eine der größten Herausforderungen ist die sogenannte Datenkontamination. Benchmarks ziehen ihre Aussagekraft aus der Annahme, dass Modelle die Aufgaben ohne vorherige Exposition lösen. Doch häufig enthalten die Trainingsdaten eines Modells bereits Aufgaben oder Fragestellungen, die mit den Datensätzen übereinstimmen. Dadurch können die Ergebnisse künstlich besser wirken, als sie es in der Realität sind, und die tatsächliche Leistungsfähigkeit eines Modells verzerrt darstellen. Hinzu kommt die schnelle Veralterung vieler Benchmarks. Die rasante Entwicklung in der KI-Technologie führt dazu, dass Modelle immer leistungsfähiger werden und einst anspruchsvolle Tests mühelos bewältigen. Benchmarks, die früher als Maßstab galten, verlieren so schnell an Relevanz. Dies erfordert die kontinuierliche Entwicklung neuer und anspruchsvollerer Tests, um die aktuellen Fähigkeiten moderner Modelle sinnvoll zu bewerten. 4 LLM-Testing-Strategien: So testen Sie große Sprachmodelle Ein weiterer Aspekt ist die begrenzte Generalisierbarkeit von Benchmarks. Sie messen in der Regel isolierte Fähigkeiten wie Übersetzung oder mathematische Problemlösung. Doch ein Modell, das in einem Benchmark überzeugt, ist nicht automatisch für den Einsatz in realen, komplexen Szenarien geeignet, bei denen mehrere Fähigkeiten gleichzeitig gefragt sind. Gerade solchen Anwendungen legen offen, dass Benchmarks zwar hilfreiche Hinweise liefern, jedoch nicht die ganze Realität abbilden. Praktische Tipps für das nächste Projekt Benchmarks sind mehr als nur Tests – sie bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Umgang mit großen Sprachmodellen. Sie ermöglichen es, die Stärken und Schwächen eines Modells systematisch zu analysieren, die besten Optionen für spezifische Anwendungsfälle zu identifizieren und so Projektrisiken zu minimieren. Die folgenden Punkte helfen bei der konkreten Umsetzung. Klare Anforderungen definieren: Zuerst sollte überlegt werden, welche Fähigkeiten für das konkrete Projekt entscheidend sind. Entsprechend werden Benchmarks ausgewählt, die diese spezifischen Anforderungen abdecken. Mehrere Benchmarks kombinieren: Kein einzelner Benchmark kann alle relevanten Fähigkeiten eines Modells bewerten. Eine Kombination verschiedener Tests liefert ein differenziertes Leistungsbild. Benchmarks gewichten: Durch das Definieren von Prioritäten können die Benchmarks ausgewählt werden, die den größten Einfluss auf den Erfolg des Projekts haben. Benchmarks durch Praxis-Tests ergänzen: Die Nutzung von realitätsnahen Tests mit echten Daten kann sicherstellen, dass ein Modell den Anforderungen des spezifischen Anwendungsfalls gerecht wird. Flexibel bleiben: Es kommen laufend neue Benchmarks dazu, die die neuesten Fortschritte in der KI-Forschung besser abbilden können. Hier lohnt es sich, auf dem neuesten Stand zu bleiben. Mit einem strategischen Einsatz von Benchmarks kann also nicht nur die bessere Modellwahl getroffen, sondern auch Innovationspotenzial ausgeschöpft werden. Doch: Benchmarks sind nur der erste Schritt – die wahre Kunst liegt darin, Modelle in reale Anwendungen zu integrieren und anzupassen.
LLM-Benchmarking: Tipps wie Sie das richtige KI-Modell finden
loading="lazy" width="400px">Anwenderunternehmen sollen LLMs genau abchecken und durchmessen, bevor sie entsprechende KI-Projekte mit den Sprachmodellen starten. Africa Studio – shutterstock.com An KI führt heute kaum noch ein Weg vorbei. Doch wie entscheiden Unternehmen, welches Large Language Model (LLM) für sie das richtige ist? Die Auswahl ist derzeit so groß wie nie, die Möglichkeiten scheinbar unbegrenzt. Doch unter der glänzenden Oberfläche der Werbeversprechen lauert die entscheidende Frage: Welche dieser Technologien hält wirklich, was sie verspricht – und welche bringt KI-Projekte möglicherweise eher ins Straucheln? LLM-Benchmarks könnten die Antwort sein – sie bilden einen Maßstab, der Anwenderunternehmen dabei hilft, die großen Sprachmodelle besser bewerten und einordnen zu können. Dabei zählen Faktoren wie Präzision, Zuverlässigkeit und die Fähigkeit, in der Praxis zu überzeugen. Large Language Models erklärt: Was sind LLMs? LLM-Benchmarks sind das Messinstrument der KI-Welt. Es handelt sich um standardisierte Tests, die gezielt entwickelt wurden, um die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen zu bewerten. Dabei wird nicht nur geprüft, ob ein Modell funktioniert, sondern auch wie gut es seine Aufgaben erfüllt. Der Wert von Benchmarks liegt in ihrer Fähigkeit, Ordnung in die Vielfalt der Modelle zu bringen. Sie machen die Stärken und Schwächen eines Modells sichtbar, ermöglichen den Vergleich mit anderen und schaffen so die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Ob es um die Auswahl eines Chatbots für den Kundenservice, die Übersetzung wissenschaftlicher Texte oder die Programmierung von Software geht – Benchmarks geben eine erste Antwort auf die Frage: Ist dieses Modell für meinen Anwendungsfall geeignet? Die wichtigsten Erkenntnisse im Überblick: Vielseitigkeit: Benchmarks messen eine breite Palette von Fähigkeiten, von Sprachverständnis über mathematische Problemlösungen bis hin zu Programmierkompetenzen. Spezialisierung: Einige Benchmarks, wie MultiMedQA, konzentrieren sich auf spezifische Anwendungsbereiche, um die Eignung eines Modells in sensiblen oder hochkomplexen Kontexten zu bewerten. Herausforderungen: Limitierungen wie Datenkontamination, schnelle Veralterung und die begrenzte Generalisierbarkeit erfordern ein kritisches Verständnis bei der Interpretation der Ergebnisse. 3 Säulen: Datensätze, Evaluation und Ranglisten Benchmarking basiert auf drei Säulen: 1. Datensätze bilden die Grundlage der Tests: Datensätze sind Sammlungen von Aufgaben und Szenarien, die speziell entwickelt wurden, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu prüfen. Sie definieren die Herausforderungen, die ein Modell bewältigen muss. Die Aussagekraft eines Benchmarks hängt maßgeblich von der Qualität und Vielfalt der verwendeten Datensätze ab. Je besser sie reale Anwendungen simulieren, desto nützlicher und aussagekräftiger sind die Ergebnisse. Ein Beispiel ist SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), das Textpassagen und dazugehörige Fragen bereitstellt, um zu prüfen, ob ein Modell relevante Informationen aus den Passagen extrahieren kann. 2. Evaluationsmethoden bewerten die Leistung der Modelle Evaluation: Während Datensätze die Aufgaben definieren, wird die Leistung eines Modells durch Evaluationsmethoden gemessen. Es gibt zwei Hauptansätze: Referenzbasierte Metriken: Diese Metriken vergleichen die generierte Antwort eines Modells mit einem idealen Referenztext. Ein klassisches Beispiel ist BLEU, das misst, wie stark die Wortfolgen in der generierten Antwort mit denen des Referenztexts übereinstimmen. BERTScore geht einen Schritt weiter, indem es nicht nur Wortübereinstimmungen bewertet, sondern auch die semantische Ähnlichkeit analysiert. Dies ist besonders nützlich, wenn der Sinn wichtiger ist als die wörtliche Genauigkeit. Referenzfreie Metriken: Diese Metriken bewerten die Qualität eines erzeugten Textes unabhängig von einer Referenz. Stattdessen analysieren sie die Kohärenz, Logik und Vollständigkeit der Antwort eigenständig. Beispielsweise könnte ein Modell den Ausgangstext: „Der Klimawandel ist eines der drängendsten Probleme der heutigen Zeit. Er wird durch den Anstieg von Treibhausgasen wie CO₂ verursacht, die hauptsächlich aus der Verbrennung fossiler Energieträger stammen.“ zusammenfassen mit „Klimawandel wird durch CO₂-Emissionen verursacht.“ Eine referenzfreie Metrik würde prüfen, ob diese Zusammenfassung die wesentlichen Inhalte korrekt wiedergibt und in sich logisch bleibt. LLM-as-a-Judge – KI als Bewertungsinstanz: Ein innovativer Ansatz in der Evaluation großer Sprachmodelle ist der Einsatz der Modelle selbst als ihre eigenen „Richter“. Beim Konzept „LLM-as-a-Judge“ analysieren diese Modelle sowohl ihre eigenen Antworten als auch die von anderen und bewerten sie anhand vordefinierter Kriterien. Dieser Ansatz ermöglicht neue Möglichkeiten, die über klassische Metriken hinausgehen. Allerdings gibt es auch Herausforderungen: Eine Studie hat gezeigt, dass Modelle dazu neigen, ihre eigenen Antworten zu erkennen und diese besser zu bewerten als die von anderen. Solche Verzerrungen machen zusätzliche Kontrollmechanismen erforderlich, um Objektivität sicherzustellen. Die Forschung in diesem Bereich steht noch am Anfang, doch das Potenzial für genauere und differenzierte Bewertungen ist jedoch groß. 3. Ranglisten machen die Ergebnisse transparent und vergleichbar: Ranglisten bieten eine wertvolle Übersicht über die Benchmark-Ergebnisse großer Sprachmodelle. Sie machen die Leistungen verschiedener Modelle auf einen Blick vergleichbar und fördern so Transparenz. Plattformen wie Hugging Face oder Papers with Code sind hier gute Anlaufstellen. Doch Vorsicht: Ein Spitzenplatz in einer Rangliste darf nicht mit universeller Überlegenheit verwechselt werden. Die Auswahl des richtigen Modells sollte immer auf die individuellen Anforderungen eines Projekts abgestimmt sein. Häufige Benchmarks nach Kategorien Die Welt der LLM-Benchmarks entwickelt sich kontinuierlich weiter. Mit jedem Fortschritt in den LLMs selbst entstehen neue Tests, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden. In der Regel sind Benchmarks auf spezifische Aufgaben wie logisches Denken, mathematische Problemlösung oder Programmierung ausgerichtet. Im Folgenden werden einige bekannte Benchmarks vorgestellt: Reasoning und Sprachverständnis • MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Dieser Benchmark prüft die Wissensbreite eines Modells über 57 akademische und berufliche Disziplinen hinweg. Mit fast 16.000 Multiple-Choice-Fragen, die auf Lehrplänen und Prüfungen basieren, werden Themen wie Mathematik, Medizin und Philosophie abgedeckt. Ein besonderer Fokus liegt auf komplexen, fachspezifischen Inhalten, die fortgeschrittenes Wissen und logisches Denken erfordern.Zum Paper: Measuring Massive Multitask Language Understanding • HellaSwag: HellaSwag misst das Common-Sense-Verständnis eines Modells, indem es den plausibelsten Folgesatz aus vier Optionen auswählt. Die Aufgaben wurden so erstellt, dass sie für Menschen leicht, für Modelle jedoch schwierig sind, was diesen Benchmark besonders anspruchsvoll macht.Zum Paper: HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence? • TruthfulQA: Dieser Benchmark bewertet die Fähigkeit eines Modells, wahrheitsgemäße Antworten zu geben, ohne Missverständnisse oder falsche Annahmen zu reproduzieren. Mit 817 Fragen in 38 Kategorien, darunter Recht und Gesundheit, deckt TruthfulQA gezielt verbreitete Fehlinformationen auf.Zum Paper: TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods Mathematische Problemlösungen • MATH: MATH umfasst 12.500 mathematische Aufgaben aus Bereichen wie Algebra, Geometrie und Zahlentheorie. Jede Aufgabe ist mit einer Schritt-für-Schritt-Lösung annotiert, die eine präzise Evaluation der Problemlösungsfähigkeiten ermöglicht. Der Benchmark testet die Fähigkeit eines Modells, logische Zusammenhänge zu erkennen und mathematische Präzision zu liefern.Zum Paper: Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset Programmierfähigkeiten • HumanEval: HumanEval bietet 164 Python-Programmieraufgaben mit umfassenden Unit-Tests zur Validierung der Lösungen. Der Benchmark prüft die Fähigkeit eines Modells, funktionalen und logischen Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen zu generieren.Zum Paper: Evaluating Large Language Models Trained on Code Domain-spezifische Benchmarks • MultiMedQA: MultiMedQA kombiniert sechs medizinische Datensätze, darunter PubMedQA und MedQA, um die Anwendbarkeit von Modellen in medizinischen Kontexten zu testen. Die Vielfalt der Fragen – von offenen bis zu Multiple-Choice-Aufgaben – bietet eine detaillierte Analyse der Domainspezifischen Fähigkeiten.Zum Paper: Large language models encode clinical knowledge Besondere Benchmarks • MT-Bench: MT-Bench konzentriert sich auf die Fähigkeit von Sprachmodellen, in mehrstufigen Dialogen konsistente und kohärente Antworten zu geben. Mit beinahe 1400 Dialogen, die Themen wie Mathematik, Schreiben, Rollenspiele und logisches Denken abdecken, bietet der Benchmark eine umfassende Analyse der Dialogfähigkeiten.Zum Paper: MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Dialogues • Chatbot Arena: Chatbot Arena ist eine Plattform, die den direkten Vergleich zwischen Modellen ermöglicht. Benutzer können anonymisierte Chatbots testen, indem sie deren Antworten in Echtzeit bewerten. Das Elo-Bewertungssystem wird verwendet, um ein dynamisches Ranking zu erstellen, das die Leistungsfähigkeit der Modelle widerspiegelt. Der Benchmark sticht durch seinen Crowdsourcing-Ansatz hervor. Hier kann jeder selbst bei Chatbot Arena zum Benchmark beigetragen.Zum Paper: Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference • SafetyBench: SafetyBench ist der erste umfassende Benchmark, der die Sicherheitsaspekte großer Sprachmodelle untersucht. Mit über 11.000 Fragen in sieben Kategorien – darunter Bias, Ethik, potenzielle Risiken und Robustheit – bietet er eine detaillierte Analyse der Sicherheit von Modellen.Zum Paper: SafetyBench: Evaluating the Safety of Large Language Models Auch Benchmarks haben ihre Grenzen Trotz ihrer enormen Bedeutung sind Benchmarks keine perfekten Werkzeuge. Sie bieten zwar wertvolle Einblicke in die Fähigkeiten von Sprachmodellen, doch ihre Ergebnisse sollten stets kritisch hinterfragt werden. Large Language Models Tutorial: 5 Wege, LLMs lokal auszuführen Eine der größten Herausforderungen ist die sogenannte Datenkontamination. Benchmarks ziehen ihre Aussagekraft aus der Annahme, dass Modelle die Aufgaben ohne vorherige Exposition lösen. Doch häufig enthalten die Trainingsdaten eines Modells bereits Aufgaben oder Fragestellungen, die mit den Datensätzen übereinstimmen. Dadurch können die Ergebnisse künstlich besser wirken, als sie es in der Realität sind, und die tatsächliche Leistungsfähigkeit eines Modells verzerrt darstellen. Hinzu kommt die schnelle Veralterung vieler Benchmarks. Die rasante Entwicklung in der KI-Technologie führt dazu, dass Modelle immer leistungsfähiger werden und einst anspruchsvolle Tests mühelos bewältigen. Benchmarks, die früher als Maßstab galten, verlieren so schnell an Relevanz. Dies erfordert die kontinuierliche Entwicklung neuer und anspruchsvollerer Tests, um die aktuellen Fähigkeiten moderner Modelle sinnvoll zu bewerten. 4 LLM-Testing-Strategien: So testen Sie große Sprachmodelle Ein weiterer Aspekt ist die begrenzte Generalisierbarkeit von Benchmarks. Sie messen in der Regel isolierte Fähigkeiten wie Übersetzung oder mathematische Problemlösung. Doch ein Modell, das in einem Benchmark überzeugt, ist nicht automatisch für den Einsatz in realen, komplexen Szenarien geeignet, bei denen mehrere Fähigkeiten gleichzeitig gefragt sind. Gerade solchen Anwendungen legen offen, dass Benchmarks zwar hilfreiche Hinweise liefern, jedoch nicht die ganze Realität abbilden. Praktische Tipps für das nächste Projekt Benchmarks sind mehr als nur Tests – sie bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Umgang mit großen Sprachmodellen. Sie ermöglichen es, die Stärken und Schwächen eines Modells systematisch zu analysieren, die besten Optionen für spezifische Anwendungsfälle zu identifizieren und so Projektrisiken zu minimieren. Die folgenden Punkte helfen bei der konkreten Umsetzung. Klare Anforderungen definieren: Zuerst sollte überlegt werden, welche Fähigkeiten für das konkrete Projekt entscheidend sind. Entsprechend werden Benchmarks ausgewählt, die diese spezifischen Anforderungen abdecken. Mehrere Benchmarks kombinieren: Kein einzelner Benchmark kann alle relevanten Fähigkeiten eines Modells bewerten. Eine Kombination verschiedener Tests liefert ein differenziertes Leistungsbild. Benchmarks gewichten: Durch das Definieren von Prioritäten können die Benchmarks ausgewählt werden, die den größten Einfluss auf den Erfolg des Projekts haben. Benchmarks durch Praxis-Tests ergänzen: Die Nutzung von realitätsnahen Tests mit echten Daten kann sicherstellen, dass ein Modell den Anforderungen des spezifischen Anwendungsfalls gerecht wird. Flexibel bleiben: Es kommen laufend neue Benchmarks dazu, die die neuesten Fortschritte in der KI-Forschung besser abbilden können. Hier lohnt es sich, auf dem neuesten Stand zu bleiben. Mit einem strategischen Einsatz von Benchmarks kann also nicht nur die bessere Modellwahl getroffen, sondern auch Innovationspotenzial ausgeschöpft werden. Doch: Benchmarks sind nur der erste Schritt – die wahre Kunst liegt darin, Modelle in reale Anwendungen zu integrieren und anzupassen.
LLM-Benchmarking: Tipps wie Sie das richtige KI-Modell finden loading="lazy" width="400px">Anwenderunternehmen sollen LLMs genau abchecken und durchmessen, bevor sie entsprechende KI-Projekte mit den Sprachmodellen starten. Africa Studio – shutterstock.com An KI führt heute kaum noch ein Weg vorbei. Doch wie entscheiden Unternehmen, welches Large Language Model (LLM) für sie das richtige ist? Die Auswahl ist derzeit so groß wie nie, die Möglichkeiten scheinbar unbegrenzt. Doch unter der glänzenden Oberfläche der Werbeversprechen lauert die entscheidende Frage: Welche dieser Technologien hält wirklich, was sie verspricht – und welche bringt KI-Projekte möglicherweise eher ins Straucheln? LLM-Benchmarks könnten die Antwort sein – sie bilden einen Maßstab, der Anwenderunternehmen dabei hilft, die großen Sprachmodelle besser bewerten und einordnen zu können. Dabei zählen Faktoren wie Präzision, Zuverlässigkeit und die Fähigkeit, in der Praxis zu überzeugen. Large Language Models erklärt: Was sind LLMs? LLM-Benchmarks sind das Messinstrument der KI-Welt. Es handelt sich um standardisierte Tests, die gezielt entwickelt wurden, um die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen zu bewerten. Dabei wird nicht nur geprüft, ob ein Modell funktioniert, sondern auch wie gut es seine Aufgaben erfüllt. Der Wert von Benchmarks liegt in ihrer Fähigkeit, Ordnung in die Vielfalt der Modelle zu bringen. Sie machen die Stärken und Schwächen eines Modells sichtbar, ermöglichen den Vergleich mit anderen und schaffen so die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Ob es um die Auswahl eines Chatbots für den Kundenservice, die Übersetzung wissenschaftlicher Texte oder die Programmierung von Software geht – Benchmarks geben eine erste Antwort auf die Frage: Ist dieses Modell für meinen Anwendungsfall geeignet? Die wichtigsten Erkenntnisse im Überblick: Vielseitigkeit: Benchmarks messen eine breite Palette von Fähigkeiten, von Sprachverständnis über mathematische Problemlösungen bis hin zu Programmierkompetenzen. Spezialisierung: Einige Benchmarks, wie MultiMedQA, konzentrieren sich auf spezifische Anwendungsbereiche, um die Eignung eines Modells in sensiblen oder hochkomplexen Kontexten zu bewerten. Herausforderungen: Limitierungen wie Datenkontamination, schnelle Veralterung und die begrenzte Generalisierbarkeit erfordern ein kritisches Verständnis bei der Interpretation der Ergebnisse. 3 Säulen: Datensätze, Evaluation und Ranglisten Benchmarking basiert auf drei Säulen: 1. Datensätze bilden die Grundlage der Tests: Datensätze sind Sammlungen von Aufgaben und Szenarien, die speziell entwickelt wurden, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu prüfen. Sie definieren die Herausforderungen, die ein Modell bewältigen muss. Die Aussagekraft eines Benchmarks hängt maßgeblich von der Qualität und Vielfalt der verwendeten Datensätze ab. Je besser sie reale Anwendungen simulieren, desto nützlicher und aussagekräftiger sind die Ergebnisse. Ein Beispiel ist SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), das Textpassagen und dazugehörige Fragen bereitstellt, um zu prüfen, ob ein Modell relevante Informationen aus den Passagen extrahieren kann. 2. Evaluationsmethoden bewerten die Leistung der Modelle Evaluation: Während Datensätze die Aufgaben definieren, wird die Leistung eines Modells durch Evaluationsmethoden gemessen. Es gibt zwei Hauptansätze: Referenzbasierte Metriken: Diese Metriken vergleichen die generierte Antwort eines Modells mit einem idealen Referenztext. Ein klassisches Beispiel ist BLEU, das misst, wie stark die Wortfolgen in der generierten Antwort mit denen des Referenztexts übereinstimmen. BERTScore geht einen Schritt weiter, indem es nicht nur Wortübereinstimmungen bewertet, sondern auch die semantische Ähnlichkeit analysiert. Dies ist besonders nützlich, wenn der Sinn wichtiger ist als die wörtliche Genauigkeit. Referenzfreie Metriken: Diese Metriken bewerten die Qualität eines erzeugten Textes unabhängig von einer Referenz. Stattdessen analysieren sie die Kohärenz, Logik und Vollständigkeit der Antwort eigenständig. Beispielsweise könnte ein Modell den Ausgangstext: „Der Klimawandel ist eines der drängendsten Probleme der heutigen Zeit. Er wird durch den Anstieg von Treibhausgasen wie CO₂ verursacht, die hauptsächlich aus der Verbrennung fossiler Energieträger stammen.“ zusammenfassen mit „Klimawandel wird durch CO₂-Emissionen verursacht.“ Eine referenzfreie Metrik würde prüfen, ob diese Zusammenfassung die wesentlichen Inhalte korrekt wiedergibt und in sich logisch bleibt. LLM-as-a-Judge – KI als Bewertungsinstanz: Ein innovativer Ansatz in der Evaluation großer Sprachmodelle ist der Einsatz der Modelle selbst als ihre eigenen „Richter“. Beim Konzept „LLM-as-a-Judge“ analysieren diese Modelle sowohl ihre eigenen Antworten als auch die von anderen und bewerten sie anhand vordefinierter Kriterien. Dieser Ansatz ermöglicht neue Möglichkeiten, die über klassische Metriken hinausgehen. Allerdings gibt es auch Herausforderungen: Eine Studie hat gezeigt, dass Modelle dazu neigen, ihre eigenen Antworten zu erkennen und diese besser zu bewerten als die von anderen. Solche Verzerrungen machen zusätzliche Kontrollmechanismen erforderlich, um Objektivität sicherzustellen. Die Forschung in diesem Bereich steht noch am Anfang, doch das Potenzial für genauere und differenzierte Bewertungen ist jedoch groß. 3. Ranglisten machen die Ergebnisse transparent und vergleichbar: Ranglisten bieten eine wertvolle Übersicht über die Benchmark-Ergebnisse großer Sprachmodelle. Sie machen die Leistungen verschiedener Modelle auf einen Blick vergleichbar und fördern so Transparenz. Plattformen wie Hugging Face oder Papers with Code sind hier gute Anlaufstellen. Doch Vorsicht: Ein Spitzenplatz in einer Rangliste darf nicht mit universeller Überlegenheit verwechselt werden. Die Auswahl des richtigen Modells sollte immer auf die individuellen Anforderungen eines Projekts abgestimmt sein. Häufige Benchmarks nach Kategorien Die Welt der LLM-Benchmarks entwickelt sich kontinuierlich weiter. Mit jedem Fortschritt in den LLMs selbst entstehen neue Tests, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden. In der Regel sind Benchmarks auf spezifische Aufgaben wie logisches Denken, mathematische Problemlösung oder Programmierung ausgerichtet. Im Folgenden werden einige bekannte Benchmarks vorgestellt: Reasoning und Sprachverständnis • MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Dieser Benchmark prüft die Wissensbreite eines Modells über 57 akademische und berufliche Disziplinen hinweg. Mit fast 16.000 Multiple-Choice-Fragen, die auf Lehrplänen und Prüfungen basieren, werden Themen wie Mathematik, Medizin und Philosophie abgedeckt. Ein besonderer Fokus liegt auf komplexen, fachspezifischen Inhalten, die fortgeschrittenes Wissen und logisches Denken erfordern.Zum Paper: Measuring Massive Multitask Language Understanding • HellaSwag: HellaSwag misst das Common-Sense-Verständnis eines Modells, indem es den plausibelsten Folgesatz aus vier Optionen auswählt. Die Aufgaben wurden so erstellt, dass sie für Menschen leicht, für Modelle jedoch schwierig sind, was diesen Benchmark besonders anspruchsvoll macht.Zum Paper: HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence? • TruthfulQA: Dieser Benchmark bewertet die Fähigkeit eines Modells, wahrheitsgemäße Antworten zu geben, ohne Missverständnisse oder falsche Annahmen zu reproduzieren. Mit 817 Fragen in 38 Kategorien, darunter Recht und Gesundheit, deckt TruthfulQA gezielt verbreitete Fehlinformationen auf.Zum Paper: TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods Mathematische Problemlösungen • MATH: MATH umfasst 12.500 mathematische Aufgaben aus Bereichen wie Algebra, Geometrie und Zahlentheorie. Jede Aufgabe ist mit einer Schritt-für-Schritt-Lösung annotiert, die eine präzise Evaluation der Problemlösungsfähigkeiten ermöglicht. Der Benchmark testet die Fähigkeit eines Modells, logische Zusammenhänge zu erkennen und mathematische Präzision zu liefern.Zum Paper: Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset Programmierfähigkeiten • HumanEval: HumanEval bietet 164 Python-Programmieraufgaben mit umfassenden Unit-Tests zur Validierung der Lösungen. Der Benchmark prüft die Fähigkeit eines Modells, funktionalen und logischen Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen zu generieren.Zum Paper: Evaluating Large Language Models Trained on Code Domain-spezifische Benchmarks • MultiMedQA: MultiMedQA kombiniert sechs medizinische Datensätze, darunter PubMedQA und MedQA, um die Anwendbarkeit von Modellen in medizinischen Kontexten zu testen. Die Vielfalt der Fragen – von offenen bis zu Multiple-Choice-Aufgaben – bietet eine detaillierte Analyse der Domainspezifischen Fähigkeiten.Zum Paper: Large language models encode clinical knowledge Besondere Benchmarks • MT-Bench: MT-Bench konzentriert sich auf die Fähigkeit von Sprachmodellen, in mehrstufigen Dialogen konsistente und kohärente Antworten zu geben. Mit beinahe 1400 Dialogen, die Themen wie Mathematik, Schreiben, Rollenspiele und logisches Denken abdecken, bietet der Benchmark eine umfassende Analyse der Dialogfähigkeiten.Zum Paper: MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Dialogues • Chatbot Arena: Chatbot Arena ist eine Plattform, die den direkten Vergleich zwischen Modellen ermöglicht. Benutzer können anonymisierte Chatbots testen, indem sie deren Antworten in Echtzeit bewerten. Das Elo-Bewertungssystem wird verwendet, um ein dynamisches Ranking zu erstellen, das die Leistungsfähigkeit der Modelle widerspiegelt. Der Benchmark sticht durch seinen Crowdsourcing-Ansatz hervor. Hier kann jeder selbst bei Chatbot Arena zum Benchmark beigetragen.Zum Paper: Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference • SafetyBench: SafetyBench ist der erste umfassende Benchmark, der die Sicherheitsaspekte großer Sprachmodelle untersucht. Mit über 11.000 Fragen in sieben Kategorien – darunter Bias, Ethik, potenzielle Risiken und Robustheit – bietet er eine detaillierte Analyse der Sicherheit von Modellen.Zum Paper: SafetyBench: Evaluating the Safety of Large Language Models Auch Benchmarks haben ihre Grenzen Trotz ihrer enormen Bedeutung sind Benchmarks keine perfekten Werkzeuge. Sie bieten zwar wertvolle Einblicke in die Fähigkeiten von Sprachmodellen, doch ihre Ergebnisse sollten stets kritisch hinterfragt werden. Large Language Models Tutorial: 5 Wege, LLMs lokal auszuführen Eine der größten Herausforderungen ist die sogenannte Datenkontamination. Benchmarks ziehen ihre Aussagekraft aus der Annahme, dass Modelle die Aufgaben ohne vorherige Exposition lösen. Doch häufig enthalten die Trainingsdaten eines Modells bereits Aufgaben oder Fragestellungen, die mit den Datensätzen übereinstimmen. Dadurch können die Ergebnisse künstlich besser wirken, als sie es in der Realität sind, und die tatsächliche Leistungsfähigkeit eines Modells verzerrt darstellen. Hinzu kommt die schnelle Veralterung vieler Benchmarks. Die rasante Entwicklung in der KI-Technologie führt dazu, dass Modelle immer leistungsfähiger werden und einst anspruchsvolle Tests mühelos bewältigen. Benchmarks, die früher als Maßstab galten, verlieren so schnell an Relevanz. Dies erfordert die kontinuierliche Entwicklung neuer und anspruchsvollerer Tests, um die aktuellen Fähigkeiten moderner Modelle sinnvoll zu bewerten. 4 LLM-Testing-Strategien: So testen Sie große Sprachmodelle Ein weiterer Aspekt ist die begrenzte Generalisierbarkeit von Benchmarks. Sie messen in der Regel isolierte Fähigkeiten wie Übersetzung oder mathematische Problemlösung. Doch ein Modell, das in einem Benchmark überzeugt, ist nicht automatisch für den Einsatz in realen, komplexen Szenarien geeignet, bei denen mehrere Fähigkeiten gleichzeitig gefragt sind. Gerade solchen Anwendungen legen offen, dass Benchmarks zwar hilfreiche Hinweise liefern, jedoch nicht die ganze Realität abbilden. Praktische Tipps für das nächste Projekt Benchmarks sind mehr als nur Tests – sie bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Umgang mit großen Sprachmodellen. Sie ermöglichen es, die Stärken und Schwächen eines Modells systematisch zu analysieren, die besten Optionen für spezifische Anwendungsfälle zu identifizieren und so Projektrisiken zu minimieren. Die folgenden Punkte helfen bei der konkreten Umsetzung. Klare Anforderungen definieren: Zuerst sollte überlegt werden, welche Fähigkeiten für das konkrete Projekt entscheidend sind. Entsprechend werden Benchmarks ausgewählt, die diese spezifischen Anforderungen abdecken. Mehrere Benchmarks kombinieren: Kein einzelner Benchmark kann alle relevanten Fähigkeiten eines Modells bewerten. Eine Kombination verschiedener Tests liefert ein differenziertes Leistungsbild. Benchmarks gewichten: Durch das Definieren von Prioritäten können die Benchmarks ausgewählt werden, die den größten Einfluss auf den Erfolg des Projekts haben. Benchmarks durch Praxis-Tests ergänzen: Die Nutzung von realitätsnahen Tests mit echten Daten kann sicherstellen, dass ein Modell den Anforderungen des spezifischen Anwendungsfalls gerecht wird. Flexibel bleiben: Es kommen laufend neue Benchmarks dazu, die die neuesten Fortschritte in der KI-Forschung besser abbilden können. Hier lohnt es sich, auf dem neuesten Stand zu bleiben. Mit einem strategischen Einsatz von Benchmarks kann also nicht nur die bessere Modellwahl getroffen, sondern auch Innovationspotenzial ausgeschöpft werden. Doch: Benchmarks sind nur der erste Schritt – die wahre Kunst liegt darin, Modelle in reale Anwendungen zu integrieren und anzupassen.