Les benchmarks majeurs décryptés
Les benchmarks sont des tests standardisés pour comparer les modèles de langage. Mais tous ne sont pas également pertinents pour vos cas d'usage. Voici un guide pour les interpréter.
Benchmarks de connaissance générale
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
- 57 sujets : mathématiques, histoire, sciences, droit, médecine...
- Format QCM à 4 choix
- Mesure les connaissances factuelles du modèle
- Scores actuels : GPT-4o ~88%, Claude 3.5 Sonnet ~89%
- Limite : Ne teste pas le raisonnement complexe ni la génération
ARC (AI2 Reasoning Challenge)
- Questions de sciences niveau primaire/collège
- Division Easy et Challenge
- Teste le raisonnement scientifique de base
Benchmarks de code
HumanEval
- 164 problèmes de programmation Python
- Mesure la capacité à générer du code fonctionnel
- Métrique : pass@k (le code passe les tests unitaires)
- Scores actuels : GPT-4o ~91%, Claude 3.5 Sonnet ~92%
- Limite : Problèmes simples, ne reflète pas le développement réel
SWE-bench
- Résolution de vraies issues GitHub
- Beaucoup plus réaliste que HumanEval
- Teste la capacité à comprendre un codebase existant
- Score de référence plus exigeant
Benchmarks de conversation
MT-Bench
- 80 questions multi-tours (2 tours de conversation)
- Évaluation par GPT-4 (LLM-as-judge)
- 8 catégories : writing, roleplay, reasoning, math, coding, extraction, STEM, humanities
- Score sur 10
Chatbot Arena (LMSYS)
- Évaluation humaine en aveugle (A/B testing)
- Classement Elo comme aux échecs
- Le benchmark le plus fiable car basé sur des préférences humaines réelles
- Mis à jour en continu
Benchmarks de raisonnement
GSM8K
- 8500 problèmes mathématiques niveau collège
- Teste le raisonnement étape par étape
- Quasi-saturé par les meilleurs modèles (>95%)
MATH
- Problèmes mathématiques niveau compétition
- Beaucoup plus difficile que GSM8K
- Teste le raisonnement mathématique avancé
Comment interpréter les benchmarks
Ce qu'ils disent
- Tendances générales entre modèles
- Forces relatives (code vs raisonnement vs connaissances)
- Progression dans le temps
Ce qu'ils ne disent pas
- Performance sur VOTRE cas d'usage spécifique
- Qualité de suivi d'instructions complexes
- Robustesse en production (latence, cohérence)
- Performance en français ou autres langues non-anglaises
Recommandation pratique
Ne choisissez jamais un modèle uniquement sur les benchmarks. Testez toujours sur vos propres données avec vos propres métriques. Les benchmarks sont un filtre initial, pas une décision finale.