LLM'leri Değerlendirmede Dört Temel Yaklaşım: Kıyaslamalardan Yargıç Modellere
Bu makale, büyük dil modellerini (LLM'ler) değerlendirmek için dört ana yönteme genel bir bakış sunmaktadır: çoktan seçmeli değerlendirme (MMLU), doğrulayıcılar, lider tabloları ve LLM-as-a-judge (bir yapay zeka modelinin yargıç olarak kullanılması). Her yöntem ayrıntılı olarak açıklanmakta ve Qwen3 0.6B modeline dayalı kod örnekleriyle gösterilmektedir. Materyal, Sebastian Raschka'nın bir makalesine dayanmaktadır.
Sebastian Raschka'nın makalesi, büyük dil modellerini (LLM'ler) değerlendirmek için dört ana yaklaşımı açıklıyor: çoktan seçmeli değerlendirme (örneğin MMLU kıyaslaması), doğrulayıcılar, liderlik tabloları ve LLM-yargıç olarak. Çoktan seçmeli değerlendirme, modelin cevap seçenekleriyle sorulara yanıt verdiği ve doğruluk oranının doğru cevapların oranı olarak ölçüldüğü, kıyaslama odaklı bir yöntemdir. Makale, bu yöntemin Qwen3 0.6B modeli ve PyTorch kodu kullanılarak bir uygulamasını gösteriyor: önceden eğitilmiş bir model yükleniyor, soru ve seçeneklerle bir istem oluşturuluyor, bir cevap üretiliyor ve doğru cevapla karşılaştırılıyor. MMLU'nun lise matematiği alt kümesinden alınan örnekte model yanlış cevap vermiştir. Uygulamada log olasılıklarına dayalı yöntemlerin de kullanıldığı ve akıl yürütme modelleri için farklı yaklaşımlar uygulandığı belirtilmektedir. Doğrulayıcılar, liderlik tabloları ve LLM-yargıç olarak yöntemleri yazarın 'Sıfırdan Bir Akıl Yürütme Modeli Oluşturma' adlı kitabında detaylı olarak ele alınmaktadır.
Kaynak: Sebastian Raschka —
orijinal