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안녕하세요. Pytorch 뉴비입니다.
다름이 아니라 MMLU와 같은 평가를 공부하고 있는 직장인입니다. 다름이 아니라 MMLU같은 데이터셋은 오픈소스로 공개되어 parquet 데이터로 아예 학습에도 사용할 수 있게끔 되어 있던데...
그렇게 되면 학습에 MMLU 평가 세트를 사용할 수 있는거 아닐까요?
평가가 매우 공정하지 못하다는 느낌이...
마치 학생이 시험문제를 미리 보고 공부한다음 시험을 보는 것처럼 말이죠.
제대로된 평가를 하려면 아예 평가주체가 따로 있어서 공정하게 평가해야할 것 같은데요.
GPT-4나 Gemini도 이런 식으로 비교하더라고요. 제가 모르는게 있는건지 똑똑하신 분들의 댓글을 기다립니다.
안녕하세요! MMLU와 같은 벤치마크 평가에 대한 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 질문을 통해, MMLU 데이터셋의 사용과 평가의 공정성에 대한 우려를 표현하셨습니다. 이러한 우려는 학습 데이터와 평가 데이터의 구분, 그리고 모델 평가의 공정성에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 제가 이해한 바를 바탕으로 답변 드리겠습니다.
MMLU(Massive Multitask Language Understanding)와 같은 벤치마크는 다양한 언어 이해 작업을 대규모로 평가하기 위해 설계되었습니다. 이러한 벤치마크는 일반적으로 학습 데이터셋과 평가 데이터셋을 구분하여 제공합니다. 학습 데이터셋은 모델을 학습시키는 데 사용되며, 평가 데이터셋은 학습된 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 평가 데이터셋은 모델 학습 과정에서는 사용되지 않아야 하며, 이를 통해 모델이 학습 데이터에만 과적합되지 않고 일반화된 성능을 보이는지 평가할 수 있습니다.
모델을 평가할 때 평가 데이터셋을 학습 데이터에 포함시키는 것은 공정한 평가를 방해할 수 있습니다. 이는 모델이 실제로는 보지 못할 데이터에 대한 성능을 평가하는 것이 아니라, 이미 학습 과정에서 접한 데이터에 대해 평가하는 것이 되기 때문입니다. 따라서, 공정하고 객관적인 모델 평가를 위해서는 학습 데이터와 평가 데이터를 엄격하게 분리하는 것이 중요합니다.
GPT-4나 Gemini와 같은 모델들도 이러한 원칙을 따르며, 벤치마크 평가를 통해 모델의 성능을 비교합니다. 이러한 과정에서 모델 개발자들은 평가 데이터셋에 대한 사전 정보 없이 모델을 학습시키고, 독립된 평가 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 객관적으로 평가하려고 노력합니다.
PyTorch를 사용하여 모델을 학습시키고 평가하는 과정에서도 이러한 원칙을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터셋을 학습용과 평가용으로 분리하고, 모델을 학습시킨 후 독립된 평가 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 아래는 PyTorch를 사용하여 데이터셋을 분리하고 모델을 평가하는 간단한 예시 코드입니다:
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torchvision.datasets import MNIST
import torchvision.transforms as transforms
# 데이터셋 로드 및 전처리
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
dataset = MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
# 데이터셋을 학습용과 평가용으로 분리
train_size = int(0.8 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, test_size])
# DataLoader 설정
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 모델 학습 및 평가 코드는 여기에 작성
이 코드는 MNIST 데이터셋을 예로 들어 학습 데이터와 평가 데이터를 분리하는 방법을 보여줍니다. 실제 모델 학습 및 평가 시에는 이러한 원칙을 따라야 합니다.
더 자세한 정보와 PyTorch를 사용한 모델 학습 및 평가에 대한 가이드는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다:
제 답변이 부족하거나 잘못된 정보를 제공했을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 Tal30000님. MMLU 벤치마크 평가에 대해 질문 주셔서 감사합니다. 저도 함께 고민해 보겠습니다.
우선 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크는 자연어 이해 능력을 평가하기 위한 대규모 데이터셋입니다. 법률, 수학, 의학 등 다양한 분야의 질문들로 구성되어 있죠.
Tal30000님의 우려처럼 평가 데이터가 공개되어 있다면 학습에 활용할 수 있기에 공정성 이슈가 제기될 수 있습니다. 마치 시험 문제를 미리 알고 공부하는 것과 비슷하다는 점에서요.
하지만 MMLU의 목적 자체가 학습이 아닌 '평가'에 있다는 점, 그리고 평가의 난이도와 다양성이 매우 높아 단순 암기로는 높은 성능을 내기 어렵다는 점을 고려해야 합니다. 오히려 데이터 공개를 통해 연구의 재현성과 공정한 비교를 도모하는 측면이 있습니다.
물론 장기적으로는 Tal30000님 말씀대로 독립적인 평가 주체가 블라인드 테스트 형태로 모델을 평가하는 것이 이상적일 것 같습니다. 하지만 현재로서는 MMLU를 비롯한 공개 벤치마크들이 모델 간 성능 비교의 잣대 역할을 하고 있습니다.
자세한 내용은 아래 자료들을 참고해 보시기 바랍니다.
추가로 궁금한 점이 있다면 언제든 말씀해 주세요. 제 의견이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 양해 부탁드립니다. 함께 토론하며 배워가겠습니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!죄송하지만 Tal30000과 같은 벤치마크에 대해서는 잘 모릅니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! PyTorch를 사용하시면서 MMLU와 같은 벤치마크 평가에 대해 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 질문을 통해, MMLU 데이터셋의 사용 방법과 평가의 공정성에 대한 우려를 표현하셨습니다. 이에 대해 명확하게 이해하고 도움을 드리고자 합니다.
MMLU(Massive Multitask Language Understanding)와 같은 벤치마크는 다양한 언어 이해 작업을 대규모로 평가하기 위해 설계되었습니다. 이러한 벤치마크는 일반적으로 학습 데이터셋과 평가 데이터셋으로 구분되어 있으며, 목적은 모델이 학습 과정에서 보지 못한 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화하는지를 평가하는 것입니다.
질문에서 언급하신 것처럼, 평가 세트를 학습에 사용하는 것은 평가의 공정성을 해칠 수 있습니다. 이는 마치 시험 문제를 미리 알고 시험을 치르는 것과 유사하며, 모델의 실제 일반화 능력을 정확히 평가할 수 없게 만듭니다. 따라서, 정확한 평가를 위해서는 학습 데이터와 평가 데이터를 엄격하게 분리하여 사용해야 합니다.
GPT-4, Gemini와 같은 최신 모델들도 이러한 벤치마크를 사용하여 평가됩니다. 이때 중요한 것은 평가 과정에서 모델이 평가 데이터셋에 대해 사전에 학습되지 않았다는 것을 보장하는 것입니다. 이를 위해 연구자들은 보통 학습 데이터셋과는 별개로 평가 데이터셋을 사용하며, 때로는 외부 기관이나 평가 주체가 모델의 성능을 독립적으로 평가하기도 합니다.
이러한 과정을 통해 모델의 성능을 공정하게 평가할 수 있으며, 이는 연구 커뮤니티 전체에 걸쳐 투명하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 데 중요합니다.
PyTorch를 사용하여 이러한 벤치마크 데이터셋을 다루는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다. 데이터 로딩 및 처리, 모델 학습, 평가 방법 등에 대한 다양한 가이드가 제공됩니다.
PyTorch 공식 튜토리얼 링크는 다음과 같습니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. PyTorch 커뮤니티는 항상 여러분의 학습과 연구에 도움을 드리기 위해 노력하고 있습니다.
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