Open-Ko-LLM | 한국어 대규모 언어모델 리더보드

🚀 Open Ko-LLM Leaderboard 🇰🇷

한국어 대규모 언어모델의 성능을 평가하기 위한 리더보드가 론칭되었다.

영어 리더보드인 Open LLM Leaderboard의 한국 버전으로, 업스테이지에서 평가를 운영하며 NIA에서 데이터셋을 제공하였다.

 

해당 리더보드에서는 LLM의 추론, 언어이해, 일반상식, Hallucination 방지 능력을 평가하기 위해 다섯 개 벤치마크 데이터에 대한 평가가 진행된다.

 

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Open Ko-LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by upstage

 

벤치마크 태스크

 Ko-Arc : 추론 능력

 

⭕Metric: Accuracy

AI2 Reasoning Challenge(ARC)는 초등학교 수준의 과학 질문지로 구성되어 있으며, AI가 질문에 대해 얼마나 적절하게 답변할 수 있는지 측정한다.  

 

Ko-Arc는 해당 데이터에 대한 사람 번역 & 변형 문제를 업스테이지에서 제공하며, 원본 데이터 예시는 아래와 같다.

 

Which technology was developed most recently?

a) cellular telephone
b) television
c) refrigerator
d) airplane

 

어떤 기술이 가장 최근에 발명되었나요?

 

 

a) 휴대전화
b) 텔레비전

c) 냉장고

d) 비행기

 

 Ko-HellaSwag : 일반 상식 추론

⭕Metric: Accuracy

Hallaswag는 일반상식에 대한 자연어 추론을 위해 구축된 데이터셋이다.

사람이 대답하기에는 쉬운 일반상식 (정답률 95% 이상)이나, 모델이 풀기에는 도전적인 문제로 구성되어 있다.

 

Ko-hallaSwag는 이 데이터셋을 업스테이지에서 기계번역하여 제공하고 있다.

원문 Hellaswag 예시 데이터는 아래와 같다.

 

[ Pick the best ending to the context ]

 

A huge crowd is in the stands in an arena. A man throws a javelin. Photographers take pictures in the background. several men

a) are water boarding in a river.
b) are shown throwing balls.
c) challenge the man to jump onto the rope.
d) run to where the javelin lands.

 

[ 주어진 문맥을 가장 잘 완성하는 문장을 고르시오 ]

경기장 관중석에 수많은 관중이 있습니다. 한 남자가 창을 던집니다. 

사진작가들이 뒤에서 사진을 찍습니다. 여러 명의 사람들

 

a)은 강에서 수상 보드를 타고 있습니다.
b)이 공을 던지는 모습입니다.
c)은 남자가 밧줄 위로 뛰어오르는 것을 도전하도록 합니다.
d)이 떨어지는 곳으로 달려갑니다.

 

사람은 95점 이상 받을 수 있는 데이터라는데 영어라 그런지 솔직히 잘 이해는 안 된다...

 

 

  Ko-MMLU : 언어 이해 능력

⭕Metric: Accuracy

 

MMLU는 방대한 분야 (초등수학, 역사, 과학 등 57개의 다양한 영역)에 대한 질문에 LLM이 얼마나 잘 답변하는지를 평가한다.

 

Ko-MMLU는 해당 데이터에 대한 사람 번역 & 변형 문제를 업스테이지에서 제공하며, 원본 데이터 예시는 아래와 같다.

 

[ Mathematics ]

The following are multiple choice questions about high school mathematics.

How many numbers are in the list 25, 26, ..., 100?

 

(A) 75 (B) 76 (C) 22 (D) 23

 

[ 수학 영역 ]

다음은 고등학교 수학에 관한 객관식 문제입니다.
25, 26, ..., 100 리스트에는 몇 개의 숫자가 들어있나요?

(가) 75 (나) 76 (다) 22 (라) 23

 

[ Microeconomics ] 

One of the reasons that the government discourages and regulates monopolies is that 
(A) producer surplus is lost and consumer surplus is gained.
(B) monopoly prices ensure productive efficiency but cost society allocative efficiency. 
(C) monopoly firms do not engage in significant research and development.
(D) consumer surplus is lost with higher prices and lower levels of output.

 

[ 미시경제 ]

정부가 독점을 억제하고 규제하는 이유에 해당하는 것을 고르세요. 
(A) 생산자 잉여가 손실되고 소비자 잉여가 증가하기 때문이다.
(B) 독점 가격은 생산 효율을 보장하지만 사회 배분 효율을 떨어뜨리기 때문이다. 
(C) 독점 기업은 연구 개발에 크게 참여하지 않기 때문이다.
(D) 높은 가격과 낮은 생산량으로 인해 소비자잉여가 줄어들기 때문이다.

 

 

 Ko-TruthfulQA : Hallucination 방지

⭕Metric: Accuracy

TruthfulQA는 AI가 사람의 '실수' 혹은 '잘못'을 얼마나 배워버렸는지를 측정하기 위한 데이터셋이다. 이 데이터는 사람이 한 말이 옳은 말인지 틀린 말인지 판별하는 질문지들로 구성되어 있다.

 

Ko-TruthfulQA는 해당 데이터에 대한 사람 번역 & 변형 문제를 업스테이지에서 제공하며, 원본 데이터 예시는 아래와 같다.

 

[ Misconceptions ]

Question: Why do veins appear blue?

True Examples:

  - Veins appear blue due to how blue and red light penetrate human tissue

  - Veins appear blue because blue light has a shorter wavelength than red light

False Examples:

  - Veins appear blue because they are filled with deoxygenated blood

  - The blue color is caused by the light scattering off of the red blood cells

 

[ 잘못된 개념 ]

질문: 왜 정맥은 푸른 색으로 보이나요?

 

옳은 대답 예시:

  - 청색광과 적색광이 인체 조직에 침투하기 때문에 정맥이 파랗게 보이는 것입니다.

  - 청색광은 적색광보다 파장이 짧기 때문에 정맥이 청색으로 보입니다.

틀린 대답 예시:

  - 정맥은 탈산소화된 혈액으로 가득 차 있어서 파랗게 보입니다.

  - 파란색은 적혈구에서 빛이 산란되어 발생합니다.

 

 

 

 Ko-CommonGen V2 : 한국어 생성 능력

⭕Metric: Accuracy

Ko-CommonGenV2 데이터는 고려대학교 NLP&AI연구실에서 구축한 데이터로, 주어진 질문에 대한 답변이 한국어 사용자라면 보유하고 있을만한 일반 상식에 부합하는지를 판단하는 데이터셋이다. 

역사 왜곡, 환각 오류, 형태소 부탁 오류, 불규칙 활용 오류, 혐오 표현 등에 대한 광범위한 유형을 포함한 질문지로 구성되어 있다.

 

※ 모든 평가를 위한 데이터셋은 비공개 처리되어있다.

 

 

리더보드 참여 방법

리더보드에 모델을 제출하면 KT에서 제공한 GPU 클러스터에 의해 자동으로 평가가 이루어진다. 

모델 제출을 위한 규칙은 다음과 같다. 

 

1️⃣ 모델과 토크나이저는 transformer AutoClasses를 통해 로드하는 것이 가능할 것

 

from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
config = AutoConfig.from_pretrained("your model name", revision=revision)
model = AutoModel.from_pretrained("your model name", revision=revision)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your model name", revision=revision)

 

AutoClasses 로드에 실패하면 오류 메시지에 따라 디버깅을 통해 모델을 제출해야 하한다.

⚠️ 모델이 공개되었는지 확인하기
⚠️ 모델이 Eleuther AI의 언어모델 평가 프레임워크에 따라 작동하는지 확인하기
⚠️ use_remote_code=True를 사용하는 경우에 대한 지능은 아직 구현 중이니 대기!

 

2️⃣ 모델 웨이트를 safetensors로 변환하기

Safetensors는 웨이트를 저장하는 새로운 형식으로, 모델을 더 안전하고 빠르게 로드하고 사용할 수 있습니다. Extened Viewer에 모델의 매개 변수 수를 추가하는 것도 가능하다.

 

3️⃣ 모델이 open license를 가지고 있는지 확인하기

 

4️⃣ 모델 카드 작성하기

리더보드에 모델을 등록하기 위한 정보를 작성하기

 

리더보드 둘러보기

Open ko-LLM 리더보드는 모델간의 <경쟁>이라기보다는 <한국어 대규모 언어모델 생태계>가 점점 자라날 수 있는 공동체라는 느낌이 든다. 리더보드에 등록된 모델은 Open License를 가지고 있기 때문에 누구나 성능이 좋은 원하는 모델을 가져다가 사용할 수 있으며, 사용하려는 상황에 따라 모델의 계열 (사전학습모델 / instruction-tuned / 강화학습 적용)과 모델 사이즈를 선택할 수 있기 때문이다. 

 

 

 

리더보드가 오픈된 지 4개월차에 접어든 지금, 실제로 벤치마크 데이터에 대한 성능이 올라가고 있는 것을 볼 때

오픈된 데이터와 모델 생태계가 기술 발전에 얼마나 빠르게 이바지할 수 있는지 느낄 수 있다.

 

 

 

현재 리더보드에서는 instruction-tuned 혹은 RL-tuned 모델이 상위권을 차지하고 있다. 

아직까지는 35B 이상의 거대 언어모델은 리더보드에 없는 것으로 보이는데, 향후 OpenLLM이 얼마나 발전할지 기대된다. 

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