Bốn phương pháp chính để đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Từ điểm chuẩn đến mô hình giám khảo
Bài viết này cung cấp tổng quan về bốn phương pháp chính để đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): đánh giá trắc nghiệm (MMLU), bộ xác minh (verifier), bảng xếp hạng (leaderboard) và mô hình LLM làm giám khảo (LLM-as-a-judge). Mỗi phương pháp được mô tả chi tiết và minh họa bằng các ví dụ mã nguồn dựa trên mô hình Qwen3 0.6B. Nội dung dựa trên bài viết của Sebastian Raschka.
Bài báo của Sebastian Raschka mô tả bốn cách tiếp cận chính để đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs): đánh giá lựa chọn nhiều phương án (ví dụ: chuẩn đánh giá MMLU), bộ xác minh (verifiers), bảng xếp hạng (leaderboards) và mô hình ngôn ngữ lớn làm giám khảo (LLM-as-a-judge). Đánh giá lựa chọn nhiều phương án là phương pháp theo chuẩn đánh giá, trong đó mô hình trả lời các câu hỏi có kèm lựa chọn đáp án, và độ chính xác được đo bằng tỷ lệ câu trả lời đúng. Bài báo minh họa cách triển khai phương pháp này bằng cách sử dụng mô hình Qwen3 0.6B và mã PyTorch: một mô hình đã được huấn luyện trước được tải, một lời nhắc (prompt) chứa câu hỏi và các lựa chọn được xây dựng, một câu trả lời được sinh ra và so sánh với đáp án đúng. Với ví dụ từ tập con high_school_mathematics của MMLU, mô hình đã đưa ra câu trả lời sai. Cần lưu ý rằng trong thực tế, các phương pháp dựa trên xác suất log (log probabilities) cũng được sử dụng và các cách tiếp cận khác nhau được áp dụng cho các mô hình suy luận (reasoning models). Bộ xác minh, bảng xếp hạng và mô hình ngôn ngữ lớn làm giám khảo được thảo luận chi tiết trong cuốn sách 'Build a Reasoning Model (From Scratch)' của tác giả.
Nguồn: Sebastian Raschka —
bản gốc