MMLU: 대규모 멀티태스크 언어 이해력 평가
https://paperswithcode.com/sota/multi-task-language-understanding-on-mmlu
인공지능의 평가 및 비교를 볼 때 MMLU라는 지표를 자주 보게 됩니다.
MMLU(Massive Multitask Language Understanding)는 인공지능 모델의 지식 습득 능력을 종합적으로 평가하기 위한 벤치마크 중 하나입니다. 이 평가는 인공지능이 어느 정도까지 다양한 지식 영역을 이해하고 있는지를 측정하기 위해 고안되었습니다.
즉, 인공지능이 얼마나 다양한 지식을 가지고 있는지 평가하는 지표입니다.
MMLU의 특징
- 다양한 주제 범위: MMLU는 STEM(과학, 기술, 공학, 수학), 인문학, 사회과학 등 약 57가지의 다양한 주제에 대한 이해를 평가합니다.
- 다지선다 형식의 문제: 평가는 주로 다지선다 형식의 문제를 사용하여, 모델이 주어진 정보를 바탕으로 가장 적절한 답을 선택하도록 요구합니다.
- zero-shot 및 few-shot 학습 환경: 이 벤치마크는 특히 모델이 사전에 해당 주제에 대한 특정한 학습 없이도 얼마나 잘 수행할 수 있는지(zero-shot), 또는 매우 제한된 데이터로 학습한 후의 성능(few-shot)을 평가합니다.
현재 성과와 리더보드
최신 인공지능 모델들의 성능은 Papers with Code 웹사이트의 MMLU 벤치마크 섹션에서 확인할 수 있습니다. 현재 GPT-4가 86.4%의 높은 정확도로 최고 성능을 기록하고 있습니다.
자료 및 리소스
- 공식 GitHub: MMLU의 구현과 관련된 자세한 정보, 데이터셋 접근 및 사용 방법 등은 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다. 이 페이지에는 또한 연구자들이 자신의 모델을 벤치마크에 적용해 볼 수 있는 지침과 도구들이 제공됩니다.
MMLU의 중요성
MMLU는 단순히 특정한 지식 영역에서의 모델 성능을 측정하는 것을 넘어, AI 모델이 얼마나 광범위하고 다양한 주제를 이해하고 있는지를 평가함으로써, 인공지능 기술의 종합적인 이해력과 다재다능성을 테스트합니다.
요약하면
MMLU는 현재 AGI를 만들어가는데 중요한 평가지표입니다.
