Vier hoofdbenaderingen voor het evalueren van LLM's: van benchmarks tot beoordelingsmodellen

Het artikel van Sebastian Raschka beschrijft vier hoofdbenaderingen voor het evalueren van grote taalmodellen (large language models oftewel LLM's): meerkeuzetoetsing (bijvoorbeeld de MMLU-benchmark), verificateurs, leaderboards en LLM-as-a-judge. Meerkeuzetoetsing is een benchmarkgeoriënteerde methode waarbij het model vragen met antwoordopties beantwoordt, en de nauwkeurigheid wordt gemeten als het aandeel juiste antwoorden. Het artikel demonstreert een implementatie van deze methode met behulp van het Qwen3 0.6B-model en PyTorch-code: een voorgetraind model wordt geladen, een prompt met de vraag en opties wordt samengesteld, een antwoord wordt gegenereerd en vergeleken met het juiste antwoord. Voor het voorbeeld uit de high_school_mathematics-subset van MMLU gaf het model een onjuist antwoord. Opgemerkt wordt dat in de praktijk ook methoden op basis van logkansen worden gebruikt, en dat voor redeneermodellen verschillende benaderingen worden toegepast. Verificateurs, leaderboards en LLM-as-a-judge worden in detail besproken in het boek van de auteur 'Build a Reasoning Model (From Scratch).'