Neues auf dem Open LLM Leaderboard: Vier Neue Modelle

Einführung

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und bleibt stets spannend. Jüngst sorgte eine Ankündigung von Clémentine Fourrier, einer KI-Forscherin bei Hugging Face, für Aufsehen. Fourrier teilte mit, dass vier neue Modelle auf dem Open LLM Leaderboard gelistet wurden. Diese Nachricht wurde von @_akhaliq auf X (ehemals Twitter) retweetet und löste in der KI-Community rege Diskussionen aus.

Das Open LLM Leaderboard

Das Open LLM Leaderboard ist eine Plattform, die große Sprachmodelle (LLMs) miteinander vergleicht. Es handelt sich um ein öffentlich zugängliches Leaderboard, das von Hugging Face betrieben wird. Die Leaderboard-Community besteht aus Forschern und Entwicklern, die Modelle einreichen und deren Leistung anhand verschiedener Benchmarks bewerten. Diese Benchmarks decken eine Vielzahl von Aufgaben ab, darunter allgemeines Wissen, Textverständnis und mathematische Herausforderungen.

Neue Modelle und Evaluierungen

Die vier neuen Modelle, die kürzlich hinzugefügt wurden, stammen von Meta AI. Nathan Habib, ein Ingenieur bei Hugging Face, war maßgeblich daran beteiligt, die Evaluierungen durchzuführen. Fourrier betonte, dass die von Hugging Face ermittelten Zahlen leicht von denen des Meta-Teams abweichen, was auf unterschiedliche Prompting-Methoden zurückzuführen ist.

Die Bedeutung von Prompting

Prompting spielt eine entscheidende Rolle bei der Evaluierung von Sprachmodellen. Es bezeichnet die Methode, wie Eingabedaten formatiert und dem Modell präsentiert werden. Unterschiedliche Prompting-Methoden können zu variierenden Ergebnissen führen. Dies wurde auch in den Diskussionen zwischen dem Meta-Team und Hugging Face deutlich. Um eine faire Bewertung zu gewährleisten, ist es daher wichtig, die verwendeten Prompting-Methoden transparent zu machen.

Die neuen Modelle im Überblick

Die neuen Modelle, die auf dem Open LLM Leaderboard hinzugefügt wurden, sind:

- Qwen2 72-billion-parameter - Meta’s Llama 3-70B-Instruct - Mixtral-8x22B - Phi 3 von Microsoft

Erste Ergebnisse

Die ersten Ergebnisse der neuen Modelle zeigen interessante Entwicklungen:

- Qwen2 72-billion-parameter führt das Leaderboard mit einer durchschnittlichen Punktzahl von 43 von 100 an. - Meta’s Llama 3-70B-Instruct-Modell belegt den zweiten Platz mit einer Punktzahl von 36. - Mixtral-8x22B liegt auf Platz vier und zeigt in mehreren Tests ähnliche Leistungen wie Llama 3. - Phi 3 von Microsoft erreicht den fünften Platz und liegt knapp hinter Mixtral.

Herausforderungen und Weiterentwicklungen

Die Arbeit an der Weiterentwicklung und Evaluierung von Sprachmodellen ist zeit- und kostenintensiv. Dazu gehört nicht nur die Durchführung der Evaluierungen, sondern auch die Fehlerbehebung und die Implementierung neuer Funktionen. Fourrier und Habib arbeiten kontinuierlich daran, das Leaderboard zu verbessern und neue Modelle so schnell wie möglich für die Community bereitzustellen.

Zukunftspläne

Für die Zukunft sind weitere spannende Entwicklungen geplant. Dazu gehören:

- Die Implementierung von Kontaminationsdetektion - Unterstützung für Chat- und Systemvorlagen - Die Ermöglichung weiterer Modellarchitekturen

Fazit

Die Hinzufügung neuer Modelle auf dem Open LLM Leaderboard ist ein bedeutender Schritt in der Weiterentwicklung von KI-Sprachmodellen. Die kontinuierliche Arbeit von Forschern und Entwicklern wie Clémentine Fourrier und Nathan Habib trägt dazu bei, die Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit dieser Modelle zu verbessern. Die Diskussionen und Evaluierungen zeigen, wie wichtig es ist, transparente und reproduzierbare Methoden zu verwenden, um faire und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Bibliografie

https://x.com/clefourrier/status/1808503906009325672 https://www.linkedin.com/posts/clefourrier_open-llm-leaderboard-a-hugging-face-space-activity-7142553469680328704--mf2 https://www.linkedin.com/posts/clefourrier_open-llm-leaderboard-a-hugging-face-space-activity-7085241776902430720-FPyV?trk=public_profile_like_view