Vier Hauptansätze zur Bewertung von LLMs: Von Benchmarks zu Bewertungsmodellen

Sebastian Raschkas Artikel beschreibt vier Hauptansätze zur Bewertung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs): Multiple-Choice-Bewertung (z. B. der MMLU-Benchmark), Verifizierer, Leaderboards und LLM-as-a-Judge. Die Multiple-Choice-Bewertung ist eine benchmarkorientierte Methode, bei der das Modell Fragen mit Antwortmöglichkeiten beantwortet und die Genauigkeit als Anteil korrekter Antworten gemessen wird. Der Artikel zeigt eine Implementierung dieser Methode anhand des Qwen3 0.6B-Modells und PyTorch-Code: Ein vortrainiertes Modell wird geladen, ein Prompt mit der Frage und den Optionen erstellt, eine Antwort generiert und mit der richtigen verglichen. Für das Beispiel aus dem Teilbereich 'high_school_mathematics' von MMLU lieferte das Modell eine falsche Antwort. Es wird angemerkt, dass in der Praxis auch Methoden auf Basis von Log-Wahrscheinlichkeiten verwendet werden und für Reasoning-Modelle unterschiedliche Ansätze zum Einsatz kommen. Verifizierer, Leaderboards und LLM-as-a-Judge werden im Buch des Autors „Build a Reasoning Model (From Scratch)“ ausführlich behandelt.