벤치마크 방법론 (Benchmarking Methodology)

벤치마크 선택 기준

1. 작업 유형에 따른 선택

def select_benchmark_by_task_type(task_type):
    """작업 유형에 따른 벤치마크 선택"""
    benchmark_mapping = {
        "language_understanding": ["GLUE", "SuperGLUE"],
        "reasoning": ["BigBench", "MMLU"],
        "instruction_following": ["AlpacaEval"],
        "comprehensive": ["HELM", "MMLU"]
    }
    
    return benchmark_mapping.get(task_type, ["GLUE", "MMLU"])

2. 모델 크기에 따른 선택

def select_benchmark_by_model_size(model_size):
    """모델 크기에 따른 벤치마크 선택"""
    if model_size < 1e9:  # 1B 미만
        return ["GLUE", "SuperGLUE"]
    elif model_size < 10e9:  # 10B 미만
        return ["GLUE", "SuperGLUE", "MMLU"]
    else:  # 10B 이상
        return ["GLUE", "SuperGLUE", "MMLU", "HELM", "BigBench"]

3. 도메인에 따른 선택

def select_benchmark_by_domain(domain):
    """도메인에 따른 벤치마크 선택"""
    domain_mapping = {
        "general": ["GLUE", "SuperGLUE"],
        "academic": ["MMLU"],
        "reasoning": ["BigBench"],
        "instruction": ["AlpacaEval"],
        "comprehensive": ["HELM"]
    }
    
    return domain_mapping.get(domain, ["GLUE", "MMLU"])

벤치마크 실행 및 평가

1. 벤치마크 실행 파이프라인

def run_benchmark_pipeline(model, tokenizer, benchmark_name, tasks):
    """벤치마크 실행 파이프라인"""
    results = {}
    
    for task in tasks:
        print(f"Running {task} on {benchmark_name}...")
        
        # 작업별 데이터 로드
        task_data = load_task_data(benchmark_name, task)
        
        # 모델 평가 실행
        task_results = evaluate_task(model, tokenizer, task_data)
        
        results[task] = task_results
    
    return results

2. 결과 분석 및 시각화

def analyze_benchmark_results(results):
    """벤치마크 결과 분석"""
    analysis = {
        'overall_score': 0,
        'task_performance': {},
        'strengths': [],
        'weaknesses': []
    }
    
    total_score = 0
    task_count = 0
    
    for task, result in results.items():
        score = result.get('score', 0)
        total_score += score
        task_count += 1
        
        analysis['task_performance'][task] = score
        
        if score > 0.8:
            analysis['strengths'].append(task)
        elif score < 0.5:
            analysis['weaknesses'].append(task)
    
    if task_count > 0:
        analysis['overall_score'] = total_score / task_count
    
    return analysis

벤치마크 결과 해석

1. 성능 수준 분류

def classify_performance_level(score):
    """성능 수준 분류"""
    if score >= 0.9:
        return "SOTA (State-of-the-Art)"
    elif score >= 0.8:
        return "Excellent"
    elif score >= 0.7:
        return "Good"
    elif score >= 0.6:
        return "Fair"
    elif score >= 0.5:
        return "Poor"
    else:
        return "Very Poor"

2. 모델 간 비교

def compare_models(model_results):
    """모델 간 성능 비교"""
    comparison = {}
    
    for model_name, results in model_results.items():
        comparison[model_name] = {
            'overall_score': results['overall_score'],
            'performance_level': classify_performance_level(results['overall_score']),
            'task_breakdown': results['task_performance']
        }
    
    return comparison