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다양한 AI 성능 평가 프레임워크 및 벤치마크 도구를 도메인과 목적별로 구분하여 30개를 정리했습니다. 이들은 GPQA, AIME, MATH-500, LiveCodeBench와 같은 방식으로 특정 AI 모델의 성능을 평가하거나 비교하는 데 사용됩니다.
1. 질문응답 및 언어 모델 평가
- GPQA (General Purpose Question Answering):
- 범용 질문응답 시스템 평가.
- 데이터셋: SQuAD, TriviaQA, Natural Questions.
- SuperGLUE (General Language Understanding Evaluation):
- 자연어 이해를 위한 고급 벤치마크.
- BLEU (Bilingual Evaluation Understudy):
- 기계 번역 성능 평가.
- ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation):
- 텍스트 요약 성능 평가.
- TriviaQA:
- 긴 텍스트에서 정답을 추출하는 질문응답 평가.
- OpenBookQA:
- 초등학교 수준의 과학 지식을 평가하는 QA 벤치마크.
- LAMBADA:
- 문맥 기반 단어 예측 성능 평가.
2. 코딩 및 프로그래밍 모델 평가
- LiveCodeBench:
- LeetCode, AtCoder 등에서 코딩 성능 평가.
- MATH-500:
- 고급 수학 문제 해결 능력 평가.
- CodeXGLUE:
- 코드 생성 및 이해 모델 평가.
- HumanEval:
- Python 코딩 문제를 활용한 모델 평가.
- MBPP (Mostly Basic Programming Problems):
- 초급부터 고급까지 프로그래밍 문제 풀기.
- Codeforces Benchmarks:
- 실시간 코딩 대회 문제 기반 평가.
- Github Copilot Benchmark:
- 코드 자동 완성 및 생성 성능 평가.
3. 컴퓨터 비전 모델 평가
- COCO (Common Objects in Context):
- 객체 탐지, 세그멘테이션, 키포인트 검출 평가.
- ImageNet:
- 이미지 분류 모델 성능 평가.
- PASCAL VOC:
- 다중 객체 탐지 및 분류 벤치마크.
- mAP (Mean Average Precision):
- 객체 탐지 모델 성능 평가 지표.
- Open Images Dataset V6:
- 라벨링된 대규모 이미지 데이터셋 기반 평가.
- ADE20K:
- 장면 분할 성능 평가.
4. 강화 학습 및 멀티모달 AI 평가
- OpenAI Gym:
- 강화 학습 알고리즘 비교 평가.
- DeepMind Control Suite:
- 로봇 제어 및 시뮬레이션 평가.
- MuJoCo:
- 물리 기반 강화 학습 평가.
- ALE (Arcade Learning Environment):
- Atari 게임 환경에서 강화 학습 성능 측정.
- MERLOT Reserve:
- 멀티모달 언어 모델 성능 평가.
- NoCaps:
- 이미지 캡셔닝 모델의 제너럴리제이션 평가.
5. 음성 및 오디오 모델 평가
- LibriSpeech:
- 음성 인식 모델 성능 벤치마크.
- WER (Word Error Rate):
- 음성 인식 정확도 평가 지표.
- TIMIT:
- 발음 인식 및 음성 분류 데이터셋.
- VoxCeleb:
- 화자 식별 및 인증 성능 평가.
활용 팁
- 목적 맞춤형 선택:
- QA, 코드 생성, 이미지 분석 등 평가 대상에 따라 적합한 벤치마크 선택.
- 결합 사용:
- 여러 벤치마크를 조합하여 종합적인 성능 분석 가능.
- 지속적인 업데이트:
- AI 기술 발전에 따라 최신 벤치마크 사용.
이러한 도구와 프레임워크는 AI 모델의 성능을 정밀하고 다각적으로 평가하여 모델 개선과 적합성 분석에 중요한 데이터를 제공합니다.
AI 모델 | 성능 평가 도구 | 주요 평가 지표 | 도메인 |
GPT-4 | SuperGLUE, TriviaQA | EM, F1 | 언어 모델 |
BERT | SQuAD, SuperGLUE | EM, F1 | 언어 모델 |
T5 | SuperGLUE, BLEU | BLEU, ROUGE | 언어 모델 |
GPT-3.5 | TriviaQA, LAMBADA | EM, F1 | 언어 모델 |
RoBERTa | SuperGLUE, SQuAD | EM, F1 | 언어 모델 |
CodeT5 | CodeXGLUE, MBPP | Accuracy, F1 | 코딩 |
OpenAI Codex | LiveCodeBench, HumanEval | BLEU, Accuracy | 코딩 |
ChatGPT | GPQA, BLEU | EM, BLEU | 언어 모델 |
PaLM | TriviaQA, OpenBookQA | EM, Accuracy | 언어 모델 |
Claude | GPQA, LAMBADA | EM, F1 | 언어 모델 |
LLaMA | SuperGLUE, TriviaQA | EM, Accuracy | 언어 모델 |
Bloom | SuperGLUE, OpenBookQA | Accuracy, F1 | 언어 모델 |
DeepMind Gopher | SQuAD, BLEU | EM, ROUGE | 언어 모델 |
Megatron-Turing NLG | SuperGLUE, ROUGE | BLEU, ROUGE | 언어 모델 |
Google Bard | SQuAD, TriviaQA | Accuracy, EM | 언어 모델 |
AlphaCode | Codeforces, LiveCodeBench | Accuracy, F1 | 코딩 |
DALL-E 2 | ImageNet, COCO | mAP, FID | 이미지 생성 |
Stable Diffusion | COCO, ADE20K | mAP, FID | 이미지 생성 |
Whisper | LibriSpeech, WER | WER, BLEU | 음성 인식 |
Meta AI’s Galactica | SQuAD, OpenBookQA | EM, BLEU | 언어 모델 |
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