用字遣詞
===
###### tags: `LLM / datasets`
###### tags: `LLM`, `datasets`, `terms`, `LLM`, `toolkit`, `benchmarks`, `evaluate`, `evaluation`, `performance`, `latency`, `throughput`, `efficiency`

<br>

[TOC]

<br>

## 討論
### LLM 準確度與 TTFT/TPOT 測試專案命名建議
- ### Question
一般在量測 LLM (大語言模型)的準確度和 TTFT&TPOT，會怎麼命名專案名稱？
- ### gpt-4o-2024-11-20
「TTFT」(Time To First Token) 與「TPOT」(Tokens Per Output Time) 之類的指標，通常出現在對 LLM 性能、延遲及效能評估的專案中。以下是一些可能的命名風格及範例：

## 1. **直接描述法**
適合需要清楚描述專案內容的場合：
- **LLM Accuracy & Latency Benchmark**
- **LLM Performance Measurement Project**
- **LLM TTFT & TPOT Evaluation**
- **LLM Output Timing & Quality Assessment**

## 2. **縮寫與關鍵字結合**
若需要簡潔又具技術感的名稱：
- **LLM-Perf** (LLM Performance)
- **LLM-QT (Quality & Timing)**
- **AccuTime-LLM** (Accuracy & Timing for LLM)
- **TTFT-TPOT-LLM-Bench**

## 3. **主題性或專案代號式**
若希望專案名稱更具特色或方便記憶，可選用以下風格：
- **LLM-EvalX**
- **Project Chrono-LLM** (Chrono 暗示時間測量)
- **LLM-AccuChron** (Accuracy + Chrono)

---

### 命名原則
- **簡潔明瞭**：讓團隊成員一眼理解專案主旨。
- **突出重點**：強調專案針對的核心測試指標，如準確度、延遲、輸出速率。
- **易於記憶**：使用簡短關鍵詞或易於聯想的代號。

- ### gpt-o1
一般在量測 LLM (大語言模型)的準確度和 TTFT & TPOT 時，專案命名通常會清晰而直觀，以便快速理解專案的目的。以下是一些可行的命名風格及範例：

1. **直接描述法**：
- LLM Accuracy & Latency Benchmark
- LLM Performance Measurement Project
- LLM TTFT & TPOT Evaluation
- LLM Output Timing & Quality Assessment

2. **縮寫與關鍵字結合**：
- LLM-Perf (LLM Performance)
- LLM-QT (Quality & Timing)
- AccuTime-LLM (Accuracy & Timing for LLM)
- TTFT-TPOT-LLM-Bench

3. **主題性或專案代號式**：
- LLM-EvalX
- Project Chrono-LLM (Chrono代表時間測量)
- LLM-AccuChron (Accuracy + Chrono)

<br>

### Performance 的定義是否包含準確度測試和速度測試？
- ### Question
量測 Performance ，是有意味著包含 準確度測試和速度測試？
還是只有包含 速度測試，不包含 準確度測試？

- ### gpt-4o-2024-11-20
在 LLM (大語言模型) 的領域中，「Performance」這個字眼的定義常常會因評估指標的範疇而有所變動。一般來說，Performance 可以包含多種層面：

1. **模型品質相關 (Quality/Accuracy)**
包括模型回答的正確性（Accuracy）、相關度、可理解度、上下文一致性、以及安全合規性等指標。

2. **效能速度相關 (Latency/Throughput)**
包括回應的延遲（例如 TTFT：Time to First Token）、輸出吞吐量（例如 TPOT：Tokens Per Output Time）、每秒 Token 數（TPS：Tokens per Second）、整體回應時間、資源使用效率（CPU/GPU/Memory 使用率）等。

---

### 實務應用中的 Performance 定義

在實務中，「Performance」並不只局限在「速度」，也可包含「品質」層面。然而，在特定場合下：

- **如果團隊在講「Performance」時特別強調延遲、吞吐量、資源使用率等**：
那麼「Performance」較可能指「速度與計算效能」，而非「準確度」。

- **如果評估框架包含了品質（Accuracy）和反應時間兩大要素**：
那麼「Performance」就同時涵蓋準確度和速度兩個面向。

---

### 結論

**「Performance」可以同時包含「準確度」和「速度」評估，但是否同時考量得視實際評估計畫的定義與說明而定。**

- ### gpt-o1
> LLM Performance 定義說明

在 LLM (大語言模型) 的領域中，**「Performance」** 的定義通常包含多種層面：

1. **品質相關(Quality/Accuracy)**
- 模型回答的正確性 (Accuracy)
- 回答內容的相關度、可理解度
- 上下文一致性
- 安全合規性

2. **效能速度相關(Latency/Throughput)**
- 回應延遲 (TTFT：Time to First Token)
- 輸出吞吐量 (TPOT：Tokens Per Output Time)
- 每秒 Token 數 (TPS：Tokens Per Second)
- 整體回應時間
- 資源使用效率 (CPU/GPU/Memory)

**結論**：
「Performance」並非僅限於速度，也可包含準確度與品質評估。實務上，此詞的定義與範疇取決於特定評估計畫所設置的目標與標準。

<br>

### 性能、延遲及效能評估的英文表達
- ### Question
"「TTFT」(Time To First Token) 與「TPOT」(Tokens Per Output Time) 之類的指標，通常會出現在對 LLM 性能、延遲及效能評估的專案中。"
上面提到的這句，英文要如何表達？
- ### gpt-o1
"Metrics such as TTFT (Time To First Token) and TPOT (Tokens Per Output Time) are commonly used in projects that evaluate the performance, latency, and efficiency of LLMs."

<br>

### 資料夾命名建議
- ### Question
量測 「TTFT」(Time To First Token) 與「TPOT」(Tokens Per Output Time) ，若要建立一個資料夾放置相關程式碼， latency、efficiency、throughput 那一個最好(請照建議順序排列)，或是有更好的建議命名？

又比如放置量測準確度相關的程式碼，我會命名成 comprehension
量測 tool-calls 相關的程式碼，我會命名成 tool-calls
量測 vision 相關的程式碼，我會命名成 vision
- ### gpt-o1
如果要在 latency、efficiency、throughput 三者中選擇資料夾名稱，並排序建議，以下是我的建議：
1. **latency**：
TTFT（Time To First Token）主要聚焦於響應的延遲時間，而 TPOT（Tokens Per Output Time）也部分反映輸出速度的時間效率，因此「latency」能最直接讓人聯想到與時間延遲相關的指標，是最貼近 TTFT 的核心概念。
2. **throughput**：
TPOT 著重在單位時間的 Token 數量產出率，也就是一種吞吐量指標，因此若不選用 latency，則「throughput」是更好的第二選擇。
3. **efficiency**：
「efficiency」是較為籠統的字詞，它可以涵蓋多種性能指標，包含資源利用率、計算效率、時間效率等。相較於 "latency" 或 "throughput" 這兩個更明確的性能指標字詞，「efficiency」顯得較不精準。

## 綜合建議：
- 首選命名資料夾為：latency
- 次選可考慮：throughput
- 若想要更概括又簡潔的命名，可考慮使用「timing」或「timings」，因為這個字彙能同時暗示初始延遲 (TTFT) 以及之後的輸出速度 (TPOT) 所需的時間因素，兼容 TTFT 與 TPOT 的時間測量概念。

## 其他量測領域資料夾命名建議

- 準確度測試程式碼放置：`comprehension`
- tool-calls 測試程式碼放置：`tool-calls`
- vision 測試程式碼放置：`vision`

## 範例結構

    project/
    ├─ latency/
    │  ├─ ttft_test.py
    │  └─ tpot_test.py
    ├─ comprehension/
    │  ├─ accuracy_eval.py
    │  └─ ...
    ├─ tool-calls/
    │  ├─ tool_integration_test.py
    │  └─ ...
    └─ vision/
       ├─ vision_check.py
       └─ ...