Quatre grandes approches pour évaluer les LLM : des benchmarks aux modèles juges
Cet article présente un aperçu de quatre méthodes principales pour évaluer les grands modèles de langage (LLM) : l'évaluation à choix multiples (MMLU), les vérificateurs, les classements et le LLM en tant que juge. Chaque méthode est décrite en détail et illustrée par des exemples de code basés sur le modèle Qwen3 0.6B. Le contenu s'appuie sur un article de Sebastian Raschka.
L'article de Sebastian Raschka décrit quatre approches principales pour évaluer les grands modèles de langage (LLMs) : l'évaluation à choix multiples (par exemple, le benchmark MMLU), les vérificateurs (verifiers), les classements (leaderboards) et le LLM-en-tant-que-juge (LLM-as-a-judge). L'évaluation à choix multiples est une méthode orientée benchmark où le modèle répond à des questions avec des choix de réponses, et la précision est mesurée comme la proportion de réponses correctes. L'article présente une implémentation de cette méthode en utilisant le modèle Qwen3 0.6B et du code PyTorc : un modèle pré-entraîné est chargé, un prompt contenant la question et les options est construit, une réponse est générée, puis comparée à la réponse correcte. Pour l'exemple tiré du sous-ensemble high_school_mathematics de MMLU, le modèle a donné une réponse incorrecte. Il est noté qu'en pratique, des méthodes basées sur les probabilités logarithmiques (log probabilities) sont également utilisées, et différentes approches sont appliquées pour les modèles de raisonnement. Les vérificateurs, les classements et le LLM-en-tant-que-juge sont discutés en détail dans le livre de l'auteur 'Build a Reasoning Model (From Scratch).'
Source: Sebastian Raschka —
original