AcTracer: Active Testing of Large Language Model via Multi-Stage Sampling

📄 arXiv: 2408.03573v2 📥 PDF

作者: Yuheng Huang, Jiayang Song, Qiang Hu, Felix Juefei-Xu, Lei Ma

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-08-07 (更新: 2025-06-11)

备注: To appear in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (2025)

💡 一句话要点

AcTracer：通过多阶段采样主动测试大型语言模型

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

关键词: 大型语言模型 主动测试 性能评估 多阶段采样 模型测试

📋 核心要点

  1. 现有主动测试方法在大型语言模型（LLM）的评估中面临效率低下和适用性问题，无法有效应对LLM的任务多样性、模型复杂性和训练数据不可用等挑战。
  2. AcTracer通过利用LLM的内部和外部信息，指导测试数据的采样过程，并采用多阶段的基于池的主动选择策略，从而降低性能估计的方差。
  3. 实验结果表明，AcTracer在各种任务中均优于现有的主动测试方法，能够以更少的测试数据实现更准确的性能评估。

📝 摘要（中文）

性能评估在大型语言模型（LLM）的开发生命周期中起着至关重要的作用。它评估模型的能力，阐明行为特征，并有助于识别潜在的问题和局限性，从而指导进一步的改进。鉴于LLM多样化的任务处理能力源于大量的训练数据，全面的评估还需要丰富、良好标注和具有代表性的测试数据，以评估LLM在各种下游任务中的性能。然而，对高质量测试数据的需求通常需要大量的时间、计算资源和人工努力，有时会导致评估效率低下或不切实际。为了应对这些挑战，研究人员提出了主动测试，通过选择测试数据的子集来估计整体性能。然而，现有的主动测试方法往往效率低下，甚至不适用，因为LLM存在独特的新的挑战（例如，多样化的任务类型、增加的模型复杂性和训练数据的不可用性）。为了缓解这些限制并加速LLM的开发周期，在这项工作中，我们引入了AcTracer，这是一个专为LLM量身定制的主动测试框架，它战略性地选择一小部分测试数据，以实现对LLM更准确的性能估计。AcTracer利用来自LLM的内部和外部信息来指导测试采样过程，通过多阶段的基于池的主动选择来减少方差。我们的实验结果表明，与各种任务中的现有方法相比，AcTracer实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）评估需要大量的标注数据，成本高昂且效率低下。传统的主动学习方法难以直接应用于LLM，因为LLM具有任务类型多样、模型复杂度高以及训练数据不可用等特点。因此，如何利用少量数据高效准确地评估LLM的性能是一个关键问题。

核心思路：AcTracer的核心思路是利用LLM的内部信息（如预测置信度）和外部信息（如任务难度）来指导测试数据的选择，从而在少量数据上实现对LLM性能的准确估计。通过多阶段采样，逐步缩小测试数据集的范围，最终选择最具代表性的子集。

技术框架：AcTracer采用多阶段池式主动选择框架，主要包括以下几个阶段： 1. 初始池构建：构建包含所有候选测试数据的初始池。 2. 第一阶段采样：利用LLM的内部信息（如预测置信度）对初始池进行采样，选择置信度较低或不确定的样本。 3. 第二阶段采样：利用LLM的外部信息（如任务难度）对第一阶段采样的结果进行进一步筛选，选择具有代表性的难例。 4. 性能评估：使用最终选择的测试数据子集评估LLM的性能。 5. 迭代优化：根据评估结果，调整采样策略，迭代优化测试数据选择过程。

关键创新：AcTracer的关键创新在于结合了LLM的内部和外部信息进行多阶段采样。与传统的单阶段主动学习方法相比，AcTracer能够更有效地选择信息量大的测试数据，从而提高性能评估的准确性。此外，AcTracer针对LLM的特点进行了优化，使其更适用于LLM的评估。

关键设计：AcTracer的关键设计包括： 1. 内部信息利用：使用LLM的预测置信度作为采样依据，选择模型不确定的样本。 2. 外部信息利用：使用任务难度作为采样依据，选择具有代表性的难例。 3. 多阶段采样策略：通过多阶段采样，逐步缩小测试数据集的范围，提高采样效率。 4. 采样比例控制：根据任务类型和数据分布，动态调整各阶段的采样比例。

📊 实验亮点

实验结果表明，AcTracer在多个任务上均优于现有的主动测试方法，例如在文本分类任务上，AcTracer使用更少的测试数据即可达到与全量数据相当的评估精度。与基线方法相比，AcTracer能够显著降低评估成本，同时保证评估的准确性。

🎯 应用场景

AcTracer可应用于各种大型语言模型的性能评估和测试，例如评估LLM在不同任务上的表现、发现模型的潜在缺陷和漏洞、指导模型的优化和改进等。该方法能够显著降低测试成本，提高测试效率，加速LLM的开发和部署，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Performance evaluation plays a crucial role in the development life cycle of large language models (LLMs). It estimates the model's capability, elucidates behavior characteristics, and facilitates the identification of potential issues and limitations, thereby guiding further improvement. Given that LLMs' diverse task-handling abilities stem from large volumes of training data, a comprehensive evaluation also necessitates abundant, well-annotated, and representative test data to assess LLM performance across various downstream tasks. However, the demand for high-quality test data often entails substantial time, computational resources, and manual efforts, sometimes causing the evaluation to be inefficient or impractical. To address these challenges, researchers propose active testing, which estimates the overall performance by selecting a subset of test data. Nevertheless, the existing active testing methods tend to be inefficient, even inapplicable, given the unique new challenges of LLMs (e.g., diverse task types, increased model complexity, and unavailability of training data). To mitigate such limitations and expedite the development cycle of LLMs, in this work, we introduce AcTracer, an active testing framework tailored for LLMs that strategically selects a small subset of test data to achieve a more accurate performance estimation for LLMs. AcTracer utilizes both internal and external information from LLMs to guide the test sampling process, reducing variance through a multi-stage pool-based active selection. Our experiment results demonstrate that AcTracer achieves state-of-the-art performance compared to existing methods across various tasks.