Descubra como a avaliação de modelos de linguagem é feita com few-shot prompting no CRITICBENCH. Entenda métodos e padrões para medir precisão. Clique e saiba mais!
O que é Avaliação de Modelos de Linguagem?
Avaliar um modelo de linguagem é um processo crucial para entender suas verdadeiras capacidades, limitações e confiabilidade. Mais do que medir o desempenho geral, a avaliação moderna foca em habilidades específicas, como a capacidade de um modelo de criticar e julgar a correção de informações, uma área explorada pelo benchmark CRITICBENCH, desenvolvido por pesquisadores da Google Research e da UC San Diego.
Essa avaliação não se resume a testes simples de perguntas e respostas. Ela emprega metodologias robustas para analisar como os modelos raciocinam. O objetivo é ir além da superfície e verificar se o processo de pensamento do modelo é lógico e se seu julgamento final é preciso. Para isso, são criados conjuntos de dados e prompts especializados que desafiam o modelo a identificar erros em soluções matemáticas, falhas em códigos de programação ou imprecisões em respostas factuais.
A avaliação de modelos como o PaLM-2-L, mencionado no estudo, envolve submetê-los a esses benchmarks rigorosos. Os resultados ajudam a quantificar o avanço da tecnologia e a identificar áreas que precisam de melhorias, garantindo que os modelos de IA se tornem ferramentas cada vez mais seguras e eficazes para tarefas complexas. O uso de benchmarks como o CRITICBENCH é, portanto, fundamental para o desenvolvimento responsável da inteligência artificial.
Como Funciona o Few-Shot Chain-of-Thought Prompting?
A técnica de few-shot chain-of-thought prompting é uma abordagem sofisticada para instruir e avaliar modelos de linguagem. Em vez de simplesmente fazer uma pergunta (zero-shot), esse método fornece ao modelo alguns exemplos completos, ou “shots”, diretamente no prompt, guiando seu raciocínio antes de apresentar o problema final.
O termo “chain-of-thought” (cadeia de pensamento) refere-se à prática de demonstrar um processo de raciocínio passo a passo nos exemplos. O modelo aprende não apenas a resposta correta, mas também o caminho lógico para chegar a ela. Segundo os pesquisadores, essa abordagem é superior à zero-shot porque é aplicável tanto a modelos pré-treinados quanto a modelos ajustados por instrução, evitando subestimar as capacidades dos primeiros.
A estrutura do prompt é inspirada em metodologias como:
- Constitutional AI: Que estabelece princípios orientadores para o comportamento do modelo.
- Principle-driven prompting: Que inicia com regras gerais antes de apresentar os exemplos práticos.
Ao seguir esse formato, o modelo de linguagem é condicionado a analisar um problema, desenvolver uma linha de raciocínio e, em seguida, emitir um julgamento. Essa técnica aumenta significativamente a precisão e a transparência das respostas, tornando a avaliação mais confiável e reveladora.
Métodos de Teste no CRITICBENCH Explicados
O benchmark CRITICBENCH utiliza um protocolo de teste rigoroso e padronizado para garantir que a avaliação da capacidade de crítica dos modelos de linguagem seja justa e comparável. A metodologia é detalhada para manter a consistência em todas as execuções e modelos testados.
Primeiramente, para a geração do julgamento, é utilizada uma temperatura de 0.6. Esse parâmetro controla a aleatoriedade da resposta, permitindo alguma criatividade sem tornar o resultado imprevisível. Para garantir a robustez estatística, cada modelo é avaliado 8 vezes no mesmo conjunto de dados, e a precisão final relatada é a média desses resultados. Isso minimiza o impacto de variações anômalas em uma única execução.
O CRITICBENCH é composto por diferentes subconjuntos, cada um com seu próprio prompt:
- Critic-GSM8K (matemática): Utiliza um prompt de 5 exemplos (5-shot). As questões foram retiradas do conjunto de treinamento do GSM8K e as respostas foram geradas pelo modelo PaLM-2-L.
- Critic-HumanEval (código): Emprega um prompt com 3 exemplos (3-shot). Como o HumanEval não possui um conjunto de treinamento, os exemplos foram criados manualmente pelos pesquisadores.
- Critic-TruthfulQA (veracidade): Também usa um prompt de 5 exemplos (5-shot), que foram elaborados manualmente pela mesma razão.
Essa abordagem multifacetada permite uma análise completa da capacidade de crítica do modelo em diferentes domínios de conhecimento.
Padrões de Julgamento e Precisão nos Resultados
Para medir a precisão de um modelo de linguagem de forma objetiva, o CRITICBENCH define um formato de saída claro e um método de extração de resultados automatizado. A avaliação não depende de interpretação humana, mas sim de um padrão específico que o modelo deve seguir ao emitir seu veredito final.
Após realizar sua análise em cadeia de pensamento (chain-of-thought), o modelo é instruído a concluir sua resposta com uma linha formatada exatamente como “Judgment: X.”. Nesse padrão, o `X` é substituído por uma de duas palavras: `correct` (correto) ou `incorrect` (incorreto). O sistema de avaliação busca automaticamente por essa string na saída do modelo para determinar o seu julgamento. Essa padronização é essencial para a automação e escalabilidade dos testes.
O protocolo também lida com casos excepcionais. De acordo com os autores, em raras ocasiões em que esse padrão está ausente na resposta do modelo, o resultado é considerado correto por padrão. Essa regra garante que cada teste tenha um resultado definido. A precisão final de um modelo é então calculada como a média dos resultados obtidos nas 8 execuções realizadas. Esse processo de múltiplas execuções e extração padronizada assegura que a métrica de precisão seja confiável e representativa da real capacidade de crítica do modelo.