Helm : évaluez les modèles de langage à 360°
HELM (Holistic Evaluation of Language Models) est un protocole d’évaluation complet destiné à tester les modèles de langage sur un ensemble large et structuré de critères : précision, robustesse, biais, efficacité, etc. Il fournit une vision globale des performances d’un LLM dans des contextes variés.
Pourquoi c’est important
Les benchmarks classiques se concentrent souvent sur la justesse ou la performance brute. Helm va plus loin en intégrant des dimensions critiques comme l’équité, la transparence et l’adaptabilité. Cela permet de mieux choisir ou comparer des modèles selon des critères réalistes et opérationnels.
Comment le mettre en œuvre
- Sélectionner un ensemble de tâches (classification, génération, question/réponse, etc.).
- Appliquer HELM avec des scénarios variés, en incluant des cas limites et des contextes multilingues.
- Analyser les résultats à travers plusieurs axes (qualité, biais, efficacité, etc.) pour une évaluation complète.
- Utiliser les outils ou rapports mis à disposition par les institutions (comme Stanford CRFM).
Bonnes pratiques à retenir
- Compléter les résultats HELM avec des tests spécifiques à votre domaine (métier, langue, jeu de données).
- Ne pas se limiter à la performance brute : les dimensions éthiques et sociales comptent aussi.
- Comparer plusieurs modèles sur les mêmes critères pour des choix technologiques éclairés.
HELM est un outil indispensable pour évaluer rigoureusement les capacités réelles d’un modèle de langage dans un cadre d’usage professionnel ou à grande échelle.