LLMEval: A Preliminary Study on How to Evaluate Large Language Models

📄 arXiv: 2312.07398v2 📥 PDF

作者: Yue Zhang, Ming Zhang, Haipeng Yuan, Shichun Liu, Yongyao Shi, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-12 (更新: 2023-12-17)

💡 一句话要点

LLMEval：针对大型语言模型评估方法的初步研究与数据集构建

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型评估 LLMEval数据集 人工评估 自动评估 评估标准 评分方法 排名系统 GPT-4

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估研究主要关注任务和知识类型，缺乏对评估标准、评估者类型、评分和排序等“如何评估”问题的深入探讨。
  2. 论文提出LLMEval数据集，通过对比人工和自动评估，分析不同评估标准、评分方法和排名系统对LLM评估的影响。
  3. 实验结果基于20个LLM的评估，涉及大量人工标注和自动评估，为未来LLM评估提供了有价值的见解。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型的评估已成为一个热门的研究领域。LLM评估的关键问题有三个：“评估什么”、“在哪里评估”和“如何评估”。然而，现有的研究主要集中在前两个问题上，即在测试期间应该给LLM什么任务以及它应该处理什么样的知识。至于第三个问题，即使用什么标准、评估器的类型、如何评分以及如何排名，目前还没有太多的讨论。在本文中，我们通过比较各种标准与人工和自动评估来分析评估方法，利用现场、众包、公共注释者和GPT-4，采用不同的评分方法和排名系统。我们提出了一个新的数据集LLMEval，并对20个LLM进行了评估。共有2186人参与，产生了243337个手动注释和57511个自动评估结果。我们对不同的设置进行了比较和分析，并得出了10个结论，可以为未来评估LLM提供一些见解。数据集和结果可在https://github.com/llmeval公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型（LLM）的评估研究主要集中在“评估什么”和“在哪里评估”这两个方面，即测试LLM的任务类型和所需知识。然而，对于“如何评估”这一关键问题，包括评估标准的选择、评估者的类型、评分方法以及排名系统等方面，缺乏深入的研究和探讨。现有方法的痛点在于缺乏系统性的评估框架和标准，难以客观、全面地衡量LLM的性能。

核心思路：本文的核心思路是通过构建一个包含丰富人工标注和自动评估结果的数据集LLMEval，来系统地分析不同评估方法对LLM评估结果的影响。通过比较不同评估标准、评分方法和排名系统，揭示它们之间的差异和优劣，从而为LLM评估提供更科学、合理的指导。

技术框架：LLMEval数据集的构建和评估流程主要包括以下几个阶段：1) 收集LLM的生成结果；2) 设计不同的评估标准和评分方法；3) 招募人工标注者（包括现场、众包和公共注释者）进行标注；4) 利用GPT-4等自动评估工具进行评估；5) 对比分析人工和自动评估结果，以及不同评估设置下的结果差异；6) 总结经验教训，提出未来LLM评估的建议。

关键创新：该论文的主要创新在于：1) 提出了LLMEval数据集，该数据集包含大量人工标注和自动评估结果，为LLM评估研究提供了宝贵的资源；2) 系统地分析了不同评估方法对LLM评估结果的影响，揭示了不同评估标准、评分方法和排名系统之间的差异和优劣；3) 通过对比人工和自动评估结果，探讨了自动评估方法的可行性和局限性。

关键设计：在LLMEval数据集中，关键设计包括：1) 选择了20个具有代表性的LLM进行评估；2) 设计了多种评估标准，涵盖了LLM的各种能力；3) 采用了不同的评分方法，包括绝对评分和相对评分；4) 招募了不同背景的标注者，以保证标注结果的多样性和客观性；5) 利用GPT-4等先进的自动评估工具进行评估，以提高评估效率。

📊 实验亮点

该研究构建了包含243,337个人工标注和57,511个自动评估结果的LLMEval数据集，并基于该数据集对20个LLM进行了全面评估。通过对比分析不同评估设置下的结果，论文总结了10条关于LLM评估的结论，为未来LLM评估提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的性能评估、模型选择和改进方向指导。LLMEval数据集和评估方法可以帮助研究人员和开发者更全面、客观地了解LLM的优缺点，从而选择合适的模型并进行针对性的优化。此外，该研究还可以促进LLM评估标准的制定和完善，推动LLM技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Recently, the evaluation of Large Language Models has emerged as a popular area of research. The three crucial questions for LLM evaluation are ``what, where, and how to evaluate''. However, the existing research mainly focuses on the first two questions, which are basically what tasks to give the LLM during testing and what kind of knowledge it should deal with. As for the third question, which is about what standards to use, the types of evaluators, how to score, and how to rank, there hasn't been much discussion. In this paper, we analyze evaluation methods by comparing various criteria with both manual and automatic evaluation, utilizing onsite, crowd-sourcing, public annotators and GPT-4, with different scoring methods and ranking systems. We propose a new dataset, LLMEval and conduct evaluations on 20 LLMs. A total of 2,186 individuals participated, leading to the generation of 243,337 manual annotations and 57,511 automatic evaluation results. We perform comparisons and analyses of different settings and conduct 10 conclusions that can provide some insights for evaluating LLM in the future. The dataset and the results are publicly available at https://github.com/llmeval .