AI 성능 평가 프레임워크 및 벤치마크 도구

 

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.

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1. 질문응답 및 언어 모델 평가

1. GPQA (General Purpose Question Answering):
   • 범용 질문응답 시스템 평가.
   • 데이터셋: SQuAD, TriviaQA, Natural Questions.
2. SuperGLUE (General Language Understanding Evaluation):
   • 자연어 이해를 위한 고급 벤치마크.
3. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy):
   • 기계 번역 성능 평가.
4. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation):
   • 텍스트 요약 성능 평가.
5. TriviaQA:
   • 긴 텍스트에서 정답을 추출하는 질문응답 평가.
6. OpenBookQA:
   • 초등학교 수준의 과학 지식을 평가하는 QA 벤치마크.
7. LAMBADA:
   • 문맥 기반 단어 예측 성능 평가.

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2. 코딩 및 프로그래밍 모델 평가

1. LiveCodeBench:
   • LeetCode, AtCoder 등에서 코딩 성능 평가.
2. MATH-500:
   • 고급 수학 문제 해결 능력 평가.
3. CodeXGLUE:
   • 코드 생성 및 이해 모델 평가.
4. HumanEval:
   • Python 코딩 문제를 활용한 모델 평가.
5. MBPP (Mostly Basic Programming Problems):
   • 초급부터 고급까지 프로그래밍 문제 풀기.
6. Codeforces Benchmarks:
   • 실시간 코딩 대회 문제 기반 평가.
7. Github Copilot Benchmark:
   • 코드 자동 완성 및 생성 성능 평가.

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3. 컴퓨터 비전 모델 평가

1. COCO (Common Objects in Context):
   • 객체 탐지, 세그멘테이션, 키포인트 검출 평가.
2. ImageNet:
   • 이미지 분류 모델 성능 평가.
3. PASCAL VOC:
   • 다중 객체 탐지 및 분류 벤치마크.
4. mAP (Mean Average Precision):
   • 객체 탐지 모델 성능 평가 지표.
5. Open Images Dataset V6:
   • 라벨링된 대규모 이미지 데이터셋 기반 평가.
6. ADE20K:
   • 장면 분할 성능 평가.

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4. 강화 학습 및 멀티모달 AI 평가

1. OpenAI Gym:
   • 강화 학습 알고리즘 비교 평가.
2. DeepMind Control Suite:
   • 로봇 제어 및 시뮬레이션 평가.
3. MuJoCo:
   • 물리 기반 강화 학습 평가.
4. ALE (Arcade Learning Environment):
   • Atari 게임 환경에서 강화 학습 성능 측정.
5. MERLOT Reserve:
   • 멀티모달 언어 모델 성능 평가.
6. NoCaps:
   • 이미지 캡셔닝 모델의 제너럴리제이션 평가.

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5. 음성 및 오디오 모델 평가

1. LibriSpeech:
   • 음성 인식 모델 성능 벤치마크.
2. WER (Word Error Rate):
   • 음성 인식 정확도 평가 지표.
3. TIMIT:
   • 발음 인식 및 음성 분류 데이터셋.
4. VoxCeleb:
   • 화자 식별 및 인증 성능 평가.

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활용 팁

1. 목적 맞춤형 선택:
   • QA, 코드 생성, 이미지 분석 등 평가 대상에 따라 적합한 벤치마크 선택.
2. 결합 사용:
   • 여러 벤치마크를 조합하여 종합적인 성능 분석 가능.
3. 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