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超越基准：为什么AI评估需要现实检查
，如果您如今一直关注AI，您可能已经看到头条新闻，报告了AI模型实现基准记录的突破性成就。从ImageNet图像识别任务到在翻译和医学图像诊断方面的超人分数，长期以来，基准一直是测量AI性能的金标准。但是，像这些数字一样令人印象深刻[…]超越基准的帖子：为什么AI评估需要现实检查首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI，如果您如今一直关注AI，您可能已经看到头条新闻，报告了AI模型实现基准记录的突破性成就。从ImageNet图像识别任务到在翻译和医学图像诊断方面的超人分数，长期以来，基准一直是测量AI性能的金标准。但是，尽管这些数字可能令人印象深刻，但它们并不总是捕获现实应用程序的复杂性。在现实环境中进行测试时，在基准上完美表现的模型仍然可能会缺乏。在本文中，我们将深入研究为什么传统的基准无法捕获AI的真实价值，并探索替代性评估方法，以更好地反映在现实世界中部署AI的动态，道德和实践挑战。
基准的吸引力
多年来，基准一直是AI评估的基础。他们提供的静态数据集旨在测量特定任务，例如对象识别或机器翻译。例如，Imagenet是用于测试对象分类的广泛使用的基准，而BLEU和Rouge通过将其与人写的参考文本进行比较来评分机器生成的文本的质量。这些标准化测试使研究人员可以比较进度并在该领域创造健康的竞争。基准测试在推动该领域的重大进步方面发挥了关键作用。例如，ImageNet竞争在深度学习革命中发挥了至关重要的作用，通过显示出明显的准确性提高。
Imagenet bleu rouge 播放 示例 Goodhart法律人类期望与公制得分
mmlu 幻觉 案例动态环境中静态基准的挑战
- 适应不断变化的环境
- 道德和社会考虑
- 无法捕获细微的方面