Tiny QA Benchmark++: Ultralichtgewicht, synthetische meertalige datasetgeneratie en rooktests voor continue evaluatie van LLM's

Tiny QA Benchmark++: Ultra-Lightweight, Synthetic Multilingual Dataset Generation & Smoke-Tests for Continuous LLM Evaluation

May 17, 2025

Auteurs: Vincent Koc

cs.AI

Samenvatting

Tiny QA Benchmark++ (TQB++) biedt een ultralichte, meertalige smoke-test suite die is ontworpen om grote-taalmodellen (LLM) pipelines een unit-test-stijl veiligheidsnetdataset te bieden die binnen enkele seconden draait tegen minimale kosten. Ontstaan uit de behoefte aan strakke feedbackloops tijdens de ontwikkeling van de Comet Opik prompt-optimalisatie SDK, waar het wachten op zware benchmarks de ontwikkelaarsflow verstoort. TQB++ combineert een 52-item Engels gouden dataset (minder dan 20 kB) met een kleine synthetische-data generator pypi-pakket gebouwd op provider-agnostische LiteLLM. De generator stelt gebruikers in staat om hun eigen kleine datasets te maken in elke taal, domein of moeilijkheidsgraad, terwijl tien kant-en-klare datasets al Arabisch, Chinees, Frans, Duits, Japans, Koreaans, Portugees, Russisch, Spaans en Turks dekken. Elke dataset wordt geleverd met Croissant-metadata en plug-and-play bestanden voor OpenAI-Evals, LangChain en standaard CI-tools, zodat teams deterministische micro-benchmarks direct kunnen integreren in pull-request gates, prompt-engineering loops en productiedashboards zonder GPU-budgetten aan te raken. Een volledige TQB++ run voegt slechts enkele seconden toe aan de pijplijnlatentie, maar signaleert betrouwbaar prompt-template fouten, tokenizer drift en fine-tuning bijwerkingen lang voordat volledige suites zoals MMLU of BIG-Bench klaar zijn met configureren. Het hele framework is vrijgegeven om continue, resource-efficiënte kwaliteitsborging in het generatieve AI-ecosysteem te versnellen.

English

Tiny QA Benchmark++ (TQB++) presents an ultra-lightweight, multilingual smoke-test suite designed to give large-language-model (LLM) pipelines a unit-test style safety net dataset that runs in seconds with minimal cost. Born out of the tight feedback-loop demands building the Comet Opik prompt-optimization SDK, where waiting on heavyweight benchmarks breaks developer flow. TQB++ couples a 52-item English gold set (less than 20 kB) with a tiny synthetic-data generator pypi package built on provider-agnostic LiteLLM. The generator lets practitioners mint their own tiny packs in any language, domain, or difficulty, while ten ready-made packs already cover Arabic, Chinese, French, German, Japanese, Korean, Portuguese, Russian, Spanish, and Turkish. Every dataset ships with Croissant metadata and plug-and-play files for OpenAI-Evals, LangChain, and standard CI tools, so teams can drop deterministic micro-benchmarks directly into pull-request gates, prompt-engineering loops, and production dashboards without touching GPU budgets. A complete TQB++ run adds only a few seconds to pipeline latency yet reliably flags prompt-template errors, tokenizer drift, and fine-tuning side-effects long before full-scale suites like MMLU or BIG-Bench would finish configuring. The entire framework is released to accelerate continuous, resource-efficient quality assurance across the generative-AI ecosystem.