Tiny QA Benchmark++: Сверхлегкий синтетический мультиязычный набор данных для генерации и экспресс-тестирования непрерывной оценки языковых моделей
Tiny QA Benchmark++: Ultra-Lightweight, Synthetic Multilingual Dataset Generation & Smoke-Tests for Continuous LLM Evaluation
May 17, 2025
Авторы: Vincent Koc
cs.AI
Аннотация
Tiny QA Benchmark++ (TQB++) представляет собой сверхлегкий, многоязычный набор тестов, предназначенный для создания "страховочной сети" в стиле модульных тестов для конвейеров больших языковых моделей (LLM), который выполняется за секунды с минимальными затратами. Этот инструмент был разработан в ответ на потребность в быстрой обратной связи при создании SDK для оптимизации запросов Comet Opik, где ожидание результатов тяжеловесных бенчмарков нарушало рабочий процесс разработчиков. TQB++ объединяет 52-элементный эталонный набор на английском языке (менее 20 КБ) с компактным генератором синтетических данных в виде пакета pypi, построенного на основе независимого от провайдера LiteLLM. Генератор позволяет специалистам создавать свои собственные мини-наборы данных на любом языке, в любой предметной области или с любым уровнем сложности, при этом уже доступны готовые наборы для арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского, португальского, русского, испанского и турецкого языков. Каждый набор данных поставляется с метаданными Croissant и готовыми к использованию файлами для OpenAI-Evals, LangChain и стандартных инструментов CI, что позволяет командам интегрировать детерминированные микро-тесты непосредственно в процессы проверки pull-request, циклы инженерии запросов и производственные панели мониторинга, не затрагивая бюджеты на GPU. Полный прогон TQB++ добавляет всего несколько секунд к задержке конвейера, но при этом надежно выявляет ошибки в шаблонах запросов, отклонения в токенизации и побочные эффекты тонкой настройки задолго до того, как крупномасштабные наборы тестов, такие как MMLU или BIG-Bench, завершат настройку. Весь фреймворк выпущен для ускорения непрерывного и ресурсоэффективного обеспечения качества в экосистеме генеративного ИИ.
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.