Quatro Principais Abordagens para Avaliar LLMs: De Benchmarks a Modelos Jurados
Este artigo fornece uma visão geral de quatro métodos principais para avaliar grandes modelos de linguagem (LLMs): avaliação de múltipla escolha (MMLU), verificadores, leaderboards e LLM-como-juiz. Cada método é descrito em detalhes e ilustrado com exemplos de código baseados no modelo Qwen3 0.6B. O material é baseado em um artigo de Sebastian Raschka.
O artigo de Sebastian Raschka descreve quatro principais abordagens para avaliar modelos de linguagem de grande porte (LLMs, na sigla em inglês): avaliação de múltipla escolha (por exemplo, o benchmark MMLU), verificadores, rankings (leaderboards) e LLM-como-juiz. A avaliação de múltipla escolha é um método orientado a benchmarks, no qual o modelo responde perguntas com opções de resposta, e a acurácia é medida como a proporção de respostas corretas. O artigo demonstra uma implementação desse método usando o modelo Qwen3 0.6B e código PyTorch: um modelo pré-treinado é carregado, um prompt com a pergunta e as opções é construído, uma resposta é gerada e comparada com a correta. Para o exemplo do subconjunto de matemática do ensino médio do MMLU, o modelo deu uma resposta incorreta. Observa-se que, na prática, também são usados métodos baseados em log-probabilidades, e diferentes abordagens são aplicadas para modelos de raciocínio. Verificadores, rankings e LLM-como-juiz são discutidos em detalhes no livro do autor 'Build a Reasoning Model (From Scratch)'.
Fonte: Sebastian Raschka —
original