JustPassion

Facebook Linkedin Medium Envelope

Các Tổ chức, nền tảng đánh giá LLM

LLM Evaluation

Table of Contents

Tại sao cần đánh giá LLM?

Sự phát triển nhanh chóng và khả năng ngày càng phức tạp của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc cần đánh giá chúng một cách toàn diện và có hệ thống. Đánh giá LLM không chỉ đơn thuần là đo lường hiệu suất học thuật mà còn là một quá trình quan trọng để hiểu rõ năng lực thực sự, các hạn chế tiềm ẩn, mức độ tin cậy và những tác động có thể có của chúng đối với cá nhân và xã hội. Nếu không có các phương pháp đánh giá đáng tin cậy, việc lựa chọn, triển khai và quản lý LLM sẽ trở nên mò mẫm và tiềm ẩn nhiều rủi ro.

Các khía cạnh đánh giá

Các khía cạnh chính cần được xem xét khi đánh giá LLM bao gồm:

  • Hiệu năng (Performance): Đây là khía cạnh cơ bản nhất, đánh giá khả năng của LLM trong việc hoàn thành các tác vụ ngôn ngữ cụ thể. Các chỉ số thường được sử dụng bao gồm độ chính xác (accuracy), độ chính xác theo lớp (precision), độ phủ (recall), điểm F1, BLEU (cho dịch máy), ROUGE (cho tóm tắt văn bản), v.v..
  • Độ tin cậy (Trustworthiness): Đây là một khái niệm đa chiều, bao gồm nhiều yếu tố quan trọng để đảm bảo LLM hoạt động một cách có trách nhiệm. Các yếu tố này bao gồm:
    • Tính trung thực (Truthfulness): Khả năng cung cấp thông tin chính xác, tránh tạo ra “ảo giác” (hallucinations) hoặc thông tin sai lệch.
    • An toàn (Safety): Khả năng chống lại việc tạo ra nội dung độc hại, nguy hiểm, hoặc bị lạm dụng cho các mục đích xấu.
    • Công bằng (Fairness): Tránh các hành vi phân biệt đối xử hoặc thiên vị dựa trên các đặc điểm nhạy cảm như giới tính, chủng tộc, tôn giáo.
    • Riêng tư (Privacy): Bảo vệ thông tin cá nhân và không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm có thể có trong quá trình huấn luyện hoặc tương tác.
    • Mạnh mẽ (Robustness): Khả năng duy trì hiệu suất ổn định khi đối mặt với nhiễu, dữ liệu đầu vào bất thường hoặc các cuộc tấn công có chủ đích.
    • Minh bạch (Transparency): Mức độ mà quá trình ra quyết định của mô hình có thể được hiểu hoặc kiểm tra.
    • Trách nhiệm giải trình (Accountability): Khả năng xác định nguồn gốc của thông tin do mô hình tạo ra hoặc quy trách nhiệm khi có lỗi xảy ra.
  • Tính hữu ích và Liên quan (Utility & Relevancy): Đánh giá xem các câu trả lời hoặc nội dung do LLM tạo ra có thực sự hữu ích, liên quan đến yêu cầu của người dùng, súc tích và dễ hiểu hay không. Các chỉ số như mức độ hoàn thành tác vụ (task completion) và tính liên quan của câu trả lời (answer relevancy) được xem xét ở đây.
  • Hiệu quả (Efficiency): Bao gồm tốc độ xử lý (latency), thông lượng (throughput), và chi phí tính toán (computational cost) cần thiết để huấn luyện và vận hành mô hình.

Ban đầu, trọng tâm của việc đánh giá LLM thường tập trung chủ yếu vào khả năng thực hiện các tác vụ NLP truyền thống. Tuy nhiên, khi LLM ngày càng trở nên mạnh mẽ và được tích hợp sâu rộng vào nhiều khía cạnh của cuộc sống, các yếu tố liên quan đến độ tin cậy, an toàn và đạo đức ngày càng được cộng đồng nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách chú trọng. 

Điều này phản ánh sự trưởng thành của lĩnh vực AI và một nhận thức ngày càng tăng về những tác động xã hội tiềm tàng, cả tích cực và tiêu cực, của công nghệ này. Bởi vì một mô hình có thể hoạt động rất tốt trong một bối cảnh thử nghiệm hoặc trên một bộ dữ liệu benchmark cụ thể, nhưng lại có thể thất bại hoặc hoạt động kém hiệu quả trong một ứng dụng thực tế hoặc một miền kiến thức khác. Do đó, việc đánh giá LLM cần phải xem xét đến ngữ cảnh ứng dụng cụ thể mà mô hình sẽ được triển khai, thay vì chỉ dựa vào các con số hiệu suất chung chung.

Các Tổ chức và Framework đánh giá uy tín

Trước nhu cầu ngày càng tăng về việc đánh giá LLM một cách khách quan và toàn diện, nhiều tổ chức nghiên cứu và cơ quan chính phủ đã phát triển các framework và nền tảng đánh giá chuyên biệt.

Stanford CRFM – HELM (Holistic Evaluation of Language Models)

Trung tâm Nghiên cứu về Mô hình Nền tảng (Center for Research on Foundation Models – CRFM) tại Đại học Stanford đã phát triển HELM (Holistic Evaluation of Language Models), một framework mã nguồn mở bằng Python nhằm mục đích đánh giá các mô hình nền tảng, bao gồm LLM và các mô hình đa phương thức, một cách toàn diện, có thể tái tạo và minh bạch. HELM không chỉ đo lường độ chính xác mà còn xem xét các khía cạnh khác như hiệu quả, thiên kiến, và độc tính. Các phiên bản và ứng dụng nổi bật của HELM bao gồm:

  • HELM Classic và HELM Lite: Cung cấp các bảng xếp hạng tổng quát cho các khả năng cốt lõi.
  • MedHELM: Một nhánh của HELM được tùy chỉnh đặc biệt để đánh giá LLM trong các ứng dụng y tế. MedHELM tập trung vào các tác vụ có giá trị thực tiễn trong ngành chăm sóc sức khỏe, sử dụng dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử và các kịch bản lâm sàng thực tế để đánh giá mức độ sẵn sàng của LLM cho môi trường y khoa.
  • HELM Capabilities: Tập trung vào việc đánh giá các khả năng cốt lõi của LLM như kiến thức tổng quát, khả năng suy luận, tuân theo chỉ dẫn, đối thoại và suy luận toán học, thông qua các kịch bản (scenarios) được lựa chọn cẩn thận từ các benchmark hiện có.
  • HELM Safety (sử dụng AIR-Bench) và HELM Instruct: Các bảng xếp hạng chuyên biệt cho các khía cạnh quan trọng như an toàn và khả năng tuân theo chỉ dẫn.

TrustLLM

Đây là một framework đánh giá toàn diện được phát triển bởi sự hợp tác của nhiều trường đại học và tổ chức nghiên cứu, bao gồm cả Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Livermore. TrustLLM tập trung vào việc đánh giá tính đáng tin cậy (trustworthiness) của LLM thông qua tám khía cạnh chính: công bằng (fairness), đạo đức máy móc (machine ethics), riêng tư (privacy), mạnh mẽ (robustness), an toàn (safety), trung thực (truthfulness), trách nhiệm giải trình (accountability), và minh bạch (transparency). Framework này sử dụng 30 bộ dữ liệu công khai làm benchmark để kiểm tra các khía cạnh này trên một loạt các tác vụ từ đơn giản đến phức tạp.

US AI Safety Institute (AISI)

Viện An toàn AI Hoa Kỳ, trực thuộc Bộ Thương mại Hoa Kỳ, đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập các tiêu chuẩn và thực hiện đánh giá an toàn cho các mô hình AI tiên tiến. AISI đã hợp tác với các công ty như Scale AI để cùng phát triển các tiêu chí thử nghiệm và mở rộng khả năng đánh giá cho các nhà phát triển mô hình ở mọi quy mô. Trọng tâm của AISI là đảm bảo các mô hình AI, đặc biệt là các LLM mạnh mẽ, được kiểm tra kỹ lưỡng về các rủi ro tiềm ẩn trước khi được triển khai rộng rãi.

Credo AI – Model Trust Scores

Credo AI cung cấp một nền tảng quản trị AI, trong đó có “Model Trust Scores” (Điểm Tin cậy Mô hình). Khung điểm này giúp các nhóm quản trị xác định các yêu cầu phù hợp và hướng dẫn người triển khai thực hiện các đánh giá bổ sung dựa trên nhu cầu kinh doanh, ngưỡng rủi ro, nghĩa vụ pháp lý và chính sách doanh nghiệp. Credo AI tập trung vào bốn khía cạnh chính: năng lực mô hình (hiệu suất thô và khả năng thực hiện tác vụ cụ thể), các biện pháp an toàn (từ kiểm soát độc tính đến giảm thiểu thiên kiến), chi phí vận hành/khả năng chi trả, và tốc độ hệ thống. Họ sử dụng cả các benchmark chung của hệ sinh thái (MMLU, GPQA, LiveBench, v.v.) và các đánh giá theo ngữ cảnh cụ thể.

MLCommons – AILuminate suite

MLCommons, một tập đoàn công nghiệp tập trung vào việc tạo ra các benchmark và bộ dữ liệu cho AI, đã phát triển bộ AILuminate. Bộ này được thiết kế để đánh giá 12 hạng mục nguy cơ (hazard categories) liên quan đến LLM, bao gồm an toàn nội dung (như bóc lột tình dục trẻ em, nội dung tình dục, ngôn từ kích động thù địch), hoạt động tội phạm, lời khuyên có hại (như lời khuyên chuyên môn sai lệch, tự tử và tự làm hại), và các rủi ro khác như phỉ báng, quyền riêng tư, sở hữu trí tuệ, và vũ khí bừa bãi.

Sự ra đời và phát triển của nhiều tổ chức và framework đánh giá chuyên biệt cho thấy một nỗ lực mạnh mẽ của cộng đồng AI toàn cầu nhằm tiêu chuẩn hóa quy trình và nâng cao chất lượng đánh giá LLM. Một điểm đáng chú ý là sự hợp tác ngày càng tăng giữa khu vực công và tư nhân, như trường hợp của AISI và Scale AI. Điều này phản ánh nhận thức rằng việc đảm bảo AI an toàn và đáng tin cậy là một trách nhiệm chung, đòi hỏi sự chung tay của cả các nhà hoạch định chính sách, các nhà nghiên cứu và các nhà phát triển công nghệ.

Hơn nữa, xu hướng chủ đạo trong các framework đánh giá hiện đại là tính toàn diện (holistic). Các cách tiếp cận như HELM và TrustLLM không chỉ dừng lại ở việc đo lường một vài chỉ số hiệu năng đơn lẻ mà cố gắng bao quát một phổ rộng các khía cạnh, từ năng lực cơ bản đến độ tin cậy, an toàn, và đạo đức. Điều này phản ánh sự phức tạp vốn có của LLM và những tác động đa chiều mà chúng có thể gây ra trong thế giới thực.

Các Bảng xếp hạng (Leaderboards) LLM Phổ biến

Các bảng xếp hạng (leaderboards) LLM đóng vai trò như những điểm tham chiếu nhanh chóng, giúp cộng đồng theo dõi sự tiến bộ và so sánh hiệu năng tương đối của các mô hình khác nhau. Dưới đây là một số bảng xếp hạng nổi bật:

LMSYS Chatbot Arena

Đây là một nền tảng độc đáo, sử dụng phương pháp crowdsourcing để đánh giá LLM. Người dùng tương tác ẩn danh với hai chatbot và bỏ phiếu cho câu trả lời mà họ cho là tốt hơn. Thứ hạng của các mô hình được xác định bằng hệ thống Elo, tương tự như trong cờ vua. Chatbot Arena cũng tích hợp kết quả từ các benchmark học thuật như MT-Bench và MMLU để cung cấp một cái nhìn đa chiều hơn.

Hugging Face Open LLM Leaderboard

Là một trong những bảng xếp hạng phổ biến nhất cho các LLM mã nguồn mở, Hugging Face Open LLM Leaderboard sử dụng Eleuther AI Language Model Evaluation Harness để thực hiện đánh giá tự động. Các mô hình được kiểm tra trên một bộ benchmark tiêu chuẩn bao gồm ARC (AI2 Reasoning Challenge), HellaSwag, MMLU (Massive Multitask Language Understanding), TruthfulQA, Winogrande, và GSM8K (Grade School Math 8K). Hugging Face cũng duy trì một bảng xếp hạng riêng cho các mô hình đã được lượng tử hóa xuống số bit thấp (Low-bit Quantized Open LLM Leaderboard), tập trung vào hiệu quả của các mô hình nén. Gần đây, Hugging Face đã cập nhật phương pháp xếp hạng bằng cách sử dụng điểm số chuẩn hóa (normalized scores) để cân bằng trọng số của từng benchmark.

Orq.ai LLM Leaderboard

Nền tảng này cung cấp khả năng so sánh LLM dựa trên các benchmark tiêu chuẩn, đồng thời phân loại hiệu suất theo các tác vụ cụ thể như Hỏi đáp Đa ngôn ngữ (Multilingual Q&A, sử dụng MMLU), Suy luận Đa tác vụ (Multi-task Reasoning, sử dụng GPQA Diamond³), và Giải toán (Math Problem-Solving, sử dụng MATH 500). Ngoài ra, Orq.ai còn so sánh các mô hình dựa trên tốc độ xử lý và chi phí vận hành.

BigCodeBench

Bảng xếp hạng này chuyên đánh giá khả năng lập trình của LLM. Nó sử dụng các tác vụ lập trình thực tế và đầy thách thức, bao gồm cả việc hoàn thành mã nguồn dựa trên mô tả chi tiết và tạo mã từ các chỉ dẫn ngắn gọn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Các bảng xếp hạng chuyên biệt khác

Ngoài các bảng xếp hạng tổng quát kể trên, còn có nhiều bảng xếp hạng tập trung vào các khía cạnh hoặc loại LLM cụ thể:

  • Trustbit LLM Benchmark: Đánh giá LLM hàng tháng dựa trên dữ liệu benchmark thực tế từ các sản phẩm phần mềm, tập trung vào các ứng dụng doanh nghiệp như xử lý tài liệu, tích hợp CRM, hỗ trợ marketing và tạo mã nguồn.
  • Oobabooga benchmark: Đánh giá kiến thức học thuật và khả năng suy luận logic bằng các câu hỏi trắc nghiệm tự tạo.
  • OpenCompass: CompassRank: Cung cấp đánh giá khách quan cho các mô hình ngôn ngữ và thị giác tiên tiến.
  • EQ-Bench: Đánh giá trí tuệ cảm xúc của LLM thông qua khả năng hiểu các động lực cảm xúc phức tạp trong hội thoại.
  • Berkeley Function-Calling Leaderboard: Đánh giá khả năng gọi hàm (function calling) hoặc công cụ (tool use) của LLM một cách chính xác.
  • The CanAiCode Leaderboard: Dành riêng cho việc kiểm tra các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) trong tác vụ chuyển văn bản thành mã nguồn.
  • Open Multilingual LLM Evaluation Leaderboard: Xếp hạng LLM trên nhiều ngôn ngữ khác nhau, đặc biệt là các ngôn ngữ không phải tiếng Anh, sử dụng các benchmark như AI2 Reasoning Challenge, HellaSwag, MMLU, và TruthfulQA đã được dịch.
  • MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) Leaderboard: Chuyên đánh giá các mô hình nhúng văn bản (text embedding models) trên nhiều tác vụ và bộ dữ liệu.
  • AlpacaEval Leaderboard: Đánh giá khả năng tuân theo chỉ dẫn (instruction-following) và hiểu ngôn ngữ bằng hệ thống đánh giá tự động dựa trên bộ AlpacaFarm.

Sự đa dạng của các bảng xếp hạng phản ánh sự đa dạng và chuyên môn hóa ngày càng tăng của chính các LLM. Không có một “thước đo vạn năng” nào cho tất cả các mô hình. Mỗi bảng xếp hạng có những ưu tiên và phương pháp luận riêng, tập trung vào các khía cạnh khác nhau như hiệu năng mã nguồn mở, khả năng chuyên biệt (lập trình, trí tuệ cảm xúc, đa ngôn ngữ), hoặc sự phù hợp cho các ứng dụng doanh nghiệp.

Tuy nhiên, việc sử dụng và diễn giải kết quả từ các bảng xếp hạng cũng đòi hỏi sự cẩn trọng. Một trong những thách thức lớn là vấn đề “ô nhiễm dữ liệu” (data contamination), tức là tình trạng mô hình có thể đã được huấn luyện (dù vô tình hay cố ý) trên chính dữ liệu được sử dụng trong các bài kiểm tra benchmark. Điều này có thể làm sai lệch kết quả đánh giá và tạo ra ấn tượng không chính xác về năng lực thực sự của mô hình. Các nhà quản lý bảng xếp hạng như Hugging Face đang tích cực tìm cách phát hiện và giảm thiểu vấn đề này.

Bên cạnh đó, nhiều benchmark tự động có thể không nắm bắt được đầy đủ các khía cạnh tinh tế của ngôn ngữ như sự tự nhiên, tính sáng tạo, hoặc sự hữu ích thực sự trong một cuộc hội thoại. Đây là lý do tại sao các phương pháp đánh giá dựa trên con người, như được sử dụng trong LMSYS Chatbot Arena, vẫn giữ vai trò quan trọng. Sự ưa thích của con người cung cấp một góc nhìn bổ sung quý giá, đặc biệt đối với các tác vụ tạo sinh tự do, nơi không có một “câu trả lời đúng” duy nhất. Do đó, người dùng nên xem xét kết quả từ nhiều nguồn và hiểu rõ phương pháp luận đằng sau mỗi bảng xếp hạng để có được đánh giá toàn diện nhất.

Kết luận

Tóm lại, việc đánh giá các Mô hình Ngôn ngữ Lớn là một nhiệm vụ đa diện và không ngừng phát triển, đóng vai trò then chốt trong việc khai thác tiềm năng to lớn đồng thời giảm thiểu rủi ro của công nghệ này. Từ việc đo lường hiệu năng cơ bản đến việc xem xét các khía cạnh phức tạp hơn như độ tin cậy, an toàn, và tính công bằng, cộng đồng nghiên cứu và các tổ chức chuyên trách đã và đang nỗ lực xây dựng những phương pháp và bộ công cụ đánh giá ngày càng toàn diện. Sự ra đời của nhiều framework uy tín như HELM, TrustLLM, cùng với vai trò định hướng của các cơ quan như US AI Safety Institute, cho thấy một cam kết mạnh mẽ hướng tới việc phát triển AI có trách nhiệm.

Các bảng xếp hạng đa dạng, từ những nền tảng tổng quát như Chatbot Arena của LMSYS và Open LLM Leaderboard của Hugging Face đến các bảng xếp hạng chuyên biệt cho lập trình hay trí tuệ cảm xúc, cung cấp những góc nhìn quý giá về năng lực của từng mô hình. Tuy nhiên, việc diễn giải kết quả đòi hỏi sự cẩn trọng, nhận thức rõ những thách thức như ô nhiễm dữ liệu và sự cần thiết của cả đánh giá tự động lẫn đánh giá từ con người.

Khi LLM tiếp tục phát triển về quy mô và khả năng, các phương pháp đánh giá cũng cần liên tục được cải tiến và thích ứng, đảm bảo rằng chúng ta có thể định hướng sự phát triển của công nghệ này một cách an toàn, hiệu quả và mang lại lợi ích thiết thực cho xã hội.

Tài liệu tham khảo

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Share this article
About Author
Picture of Ho Nhat Thanh

Ho Nhat Thanh

A book-lover, a blogger and a learning enthusiast.
Facebook Linkedin Medium Envelope

Related Posts

Scroll to Top