İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

HellaSwag Nedir?

Yayın: · Son güncelleme:

HellaSwag Nedir? Kısaca

HellaSwag, dil modellerinin sağduyuya dayalı çıkarım yeteneğini ölçen bir kıyaslama testidir; modelden, günlük bir olayı anlatan kısa bir metnin dört olası devamından en mantıklı olanını seçmesi istenir.

HellaSwag nedir?
İçindekiler
  1. HellaSwag nedir?
  2. Nasıl oluşturuldu?
  3. Bugünkü yeri ve sınırları

HellaSwag, yapay zekâ modellerinin "sağduyusunu" ölçmek için 2019'da yayımlanan bir benchmark veri setidir. İnsanlar için çok kolay, ama yayımlandığı dönemde modeller için oldukça zor olacak şekilde tasarlandı.

HellaSwag nedir?

Her soruda modele bir olayın başlangıcı verilir ve dört olası devam sunulur. Görev, en mantıklı devamı seçmektir. Örneğin varsayımsal bir soru şöyle olabilir:

"Bir kadın mutfakta kek hamurunu karıştırıyor. Ardından…"

  • A) hamuru kalıba döküp fırına yerleştiriyor.
  • B) karıştırıcıyı alıp bahçedeki çimleri biçmeye başlıyor.
  • C) kalıbı fırından çıkarıp hamuru yeniden karıştırıyor.
  • D) kek hamurunu bir kitabın sayfalarına sürüyor.

İnsan için cevap barizdir; ama yanlış seçenekler dil bilgisi açısından düzgün ve konuyla ilgili kelimeler içerdiği için yüzeysel kalıplara dayanan bir model yanılabilir. Bağlamlar, video açıklamaları ve WikiHow gibi nasıl yapılır metinlerinden alınmıştır.

Nasıl oluşturuldu?

Testin ayırt edici yönü "çekişmeli filtreleme" (adversarial filtering) yöntemidir. Yanlış seçenekler bir dil modeliyle üretildi; ardından başka modellerin kolayca ayırt edebildiği yanlış seçenekler elenerek yerine modelleri yanıltan seçenekler bırakıldı. Sonuçta insanlar %95'in üzerinde başarı gösterirken, dönemin en iyi modelleri bunun çok altında kaldı.

Bugünkü yeri ve sınırları

Büyük dil modelleri geliştikçe HellaSwag'de insan düzeyine yakın skorlar elde edilmeye başlandı; bu yüzden test artık en güçlü modelleri birbirinden ayırt etmekte yetersiz kalabiliyor. Ayrıca veri setinde bazı hatalı veya belirsiz örnekler bulunduğu bildirilmiştir. Yine de model değerlendirme setlerinde temel bir sağduyu ölçüsü olarak sıkça raporlanır. Skorları yorumlarken test verisinin eğitim verisine sızma olasılığını da göz önünde bulundurmak gerekir.

Sıkça Sorulan Sorular

HellaSwag'de çekişmeli filtreleme ne demek?

Yanlış cevap seçeneklerinin, yapay zekâ modellerini en çok yanıltacak şekilde seçilmesi demektir. Modellerin kolayca elediği seçenekler çıkarılır, onları zorlayan ama insanlar için açıkça yanlış olanlar bırakılır.

HellaSwag hâlâ kullanılıyor mu?

Evet, birçok model raporunda temel bir sağduyu testi olarak yer alır. Ancak güçlü modellerin insan düzeyine yakın skor alması nedeniyle tek başına modelleri karşılaştırmak için yeterli görülmez.

İlgili terimler

BenchmarkBenchmark, Türkçede kıyaslama ölçütü demektir; yapay zekâda farklı modellerin performansını aynı görevler, aynı veri seti ve aynı puanlama kurallarıyla ölçüp karşılaştırmaya yarayan standart test setidir.MMLUMMLU (Massive Multitask Language Understanding), dil modellerinin matematikten hukuka, tıptan tarihe 57 farklı alandaki bilgi ve muhakeme yeteneğini çoktan seçmeli sorularla ölçen yaygın bir benchmarktır.Model Değerlendirme(Model Evaluation)Model değerlendirme (model evaluation), bir yapay zekâ modelinin belirli bir görevdeki başarısını, güvenilirliğini, adaletini ve güvenliğini; test verileri, metrikler, karşılaştırma testleri ve insan incelemesiyle ölçme sürecidir.TruthfulQATruthfulQA, dil modellerinin yaygın yanılgılara, batıl inançlara ve yanlış kanılara dayanan sorulara doğru cevap verip vermediğini, yani insanların sık tekrarladığı yanlışları taklit edip etmediğini ölçen bir kıyaslama testidir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.Dil Tespiti(Language Detection)Dil tespiti (language detection), bir metnin ya da ses kaydının hangi dilde olduğunu otomatik olarak belirleyen doğal dil işleme görevidir. Çeviri, arama motorları ve içerik moderasyonu gibi pek çok sistemin ilk adımıdır.