Benchmarks Forklaret
MMLU, HumanEval, HellaSwag, GSM8K... Hvad betyder alle disse benchmarks egentlig? Lær hvordan du fortolker dem og vælger den rigtige model til din use case.
Hvorfor Benchmarks?
Benchmarks er standardiserede tests der måler LLM performance på specifikke opgaver. De giver os en objektiv måde at sammenligne modeller på.
Men her er den vigtige del: Benchmarks fortæller ikke hele historien. En model kan score højt på benchmarks men stadig performe dårligt i din specifike use case.
Husk: Benchmarks er et udgangspunkt, ikke en endelig sandhed. Test altid modeller med dine egne use cases før du vælger.
MMLU
Massive Multitask Language Understanding
Hvad tester det?
MMLU måler en models viden og forståelse på tværs af 57 forskellige emner - fra matematik og fysik til historie, jura og medicin.
Det er multiple choice spørgsmål der kræver både faktuel viden og reasoning.
Eksempel spørgsmål:
Spørgsmål: Hvad er DNA's primære funktion?
A) Produktion af energi
B) Lagring af genetisk information
C) Transport af ilt
D) Fordøjelse af proteiner
Korrekt svar: B
Godt til:
- Måle generel viden
- Sammenligne modeller bredt
- Vurdere akademisk performance
Begrænsninger:
- Multiple choice != real-world use
- Måler ikke kreativitet
- Kan "games" med memorization
Typiske Scores:
GPT-4o: ~88% | Claude Sonnet 4: ~89% | Gemini Pro 1.5: ~85%
Menneske ekspert: ~90% | Tilfældig gæt: 25%
HumanEval
Coding Benchmark
Hvad tester det?
HumanEval måler en models evne til at skrive korrekt, funktionel kode. Den får en funktionsbeskrivelse og skal implementere funktionen så den passer alle test cases.
Eksempel opgave:
def has_close_elements(numbers: List[float], threshold: float) -> bool: """ Tjek om der er to tal i listen der er tættere på hinanden end threshold. >>> has_close_elements([1.0, 2.0, 3.0], 0.5) False >>> has_close_elements([1.0, 2.8, 3.0, 4.0, 5.0, 2.0], 0.3) True """ # Model skal implementere funktionen her
Godt til:
- Vurdere coding capability
- Objektivt målbar (kode virker eller ej)
- Relevant for developer tools
Begrænsninger:
- Kun simple funktioner
- Måler ikke arkitektur-forståelse
- Python-fokuseret
Typiske Scores (pass@1):
GPT-4o: ~90% | Claude Sonnet 4: ~92% | Gemini Pro 1.5: ~85%
pass@1 = første forsøg er korrekt
HellaSwag
Commonsense Natural Language Inference
Hvad tester det?
HellaSwag tester en models commonsense reasoning ved at bede den vælge den mest plausible fortsættelse af en given situation.
Eksempel:
Context: En mand står med en hammer og et søm foran en væg.
Vælg mest sandsynlige fortsættelse:
A) Han slår sømmet ind i væggen
B) Han spiser sømmet
C) Han flyver væk med hammeren
D) Han forvandler sømmet til en fugl
Korrekt: A (bruger commonsense)
Godt til:
- Teste common sense
- Måle situational understanding
- Vurdere real-world reasoning
Begrænsninger:
- Kulturelt biased
- Multiple choice limitation
- Kan være for let for nyere modeller
Typiske Scores:
GPT-4o: ~95% | Claude Sonnet 4: ~96% | Gemini Pro 1.5: ~92%
Mennesker scorer ~95%
GSM8K
Grade School Math 8K
Hvad tester det?
GSM8K indeholder 8.500 matematiske tekstopgaver på folkeskole-niveau. Det tester både matematisk reasoning og evnen til at parse naturligt sprog.
Eksempel opgave:
Spørgsmål: Sarah har 15 æbler. Hun giver 3 til hver af sine 4 venner. Hvor mange æbler har Sarah tilbage?
Forventet reasoning:
- Sarah giver væk: 3 × 4 = 12 æbler
- Hun har tilbage: 15 - 12 = 3 æbler
Svar: 3 æbler
Godt til:
- Multi-step reasoning
- Matematisk forståelse
- Language → Math conversion
Begrænsninger:
- Relativt simpel matematik
- Kan "games" med patterns
- Ikke avanceret matematik
Typiske Scores:
GPT-4o: ~95% | Claude Sonnet 4: ~96% | Gemini Pro 1.5: ~91%
Med chain-of-thought prompting scores er højere
Andre Vigtige Benchmarks
MATH
Avancerede matematiske problemer (college-niveau).
Meget sværere end GSM8K. Selv GPT-4 scorer ~50-60%.
TruthfulQA
Måler om modellen giver sandfærdige svar vs. populære misforståelser.
Vigtigt for at undgå misinformation.
ARC (AI2 Reasoning Challenge)
Science spørgsmål der kræver kompleks reasoning.
ARC-Challenge er specielt svær, selv for avancerede modeller.
DROP
Reading comprehension med diskret reasoning over tekst.
Kræver at modellen kan navigere komplekse passager.
WinoGrande
Commonsense reasoning gennem pronoun resolution.
"The trophy didn't fit in the suitcase because it was too big." Hvad var for stort?
MT-Bench
Multi-turn conversation benchmark.
Måler hvor godt modellen håndterer længere samtaler.
Hvordan Fortolker Du Benchmarks?
1. Se på Relevante Benchmarks
Matcher opgaven til din use case:
- Coding tool? Kig på HumanEval, MBPP
- Q&A system? Kig på MMLU, TruthfulQA
- Math assistance? Kig på GSM8K, MATH
- General chatbot? Kig på MT-Bench, HellaSwag
2. Små Forskelle er Ofte Irrelevante
En model med 88% MMLU vs. 89% vil sandsynligvis performe ens i praksis. Fokuser på store gaps (>5%) og konsistens på tværs af benchmarks.
3. Context er Alt
Spørgsmål at stille:
- Hvordan blev benchmarket kørt? (Few-shot? Chain-of-thought?)
- Er det provider's egne tal eller third-party?
- Hvornår blev det testet? (Models forbedres over tid)
- Er datasættet i træningsdata? (Contamination issue)
4. Test Selv!
Den vigtigste "benchmark" er din egen use case. Lav et lille test set (20-50 eksempler) af reelle opgaver og sammenlign modeller på dem.
⚠️ Begrænsninger ved Benchmarks
Data Contamination
Benchmark datasæt kan være i træningsdata, hvilket gør scores kunstigt høje. Modellen har måske "set" spørgsmålene før.
Måler Ikke Alt
Benchmarks måler ikke: kreativitet, personlighed, følelsesmæssig intelligens, etisk judgment, eller evnen til at følge komplekse instruktioner.
Gaming Metrics
Modeller kan optimeres specifikt til benchmarks på måder der ikke generaliserer til real-world use cases.
Statiske Snapshots
Benchmarks bliver forældede. Når alle modeller scorer 95%+, er benchmarket ikke længere nyttigt til at differentiere.
💡 Bottom Line
Benchmarks er nyttige som et udgangspunkt til at sammenligne modeller, men de er ikke hele historien.
Brug dem til at:
- Indsnævre valg af modeller til at teste
- Forstå models styrker og svagheder
- Tracke forbedringer over tid
Men afslut altid med at teste på DINE egne use cases!