BetterBench: Assessing AI Benchmarks, Uncovering Issues, and Establishing Best Practices
作者: Anka Reuel, Amelia Hardy, Chandler Smith, Max Lamparth, Malcolm Hardy, Mykel J. Kochenderfer
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-11-20
备注: Accepted as a Spotlight Poster to NeurIPS 2024
💡 一句话要点
BetterBench：评估AI基准测试，揭示问题并建立最佳实践
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI基准测试 模型评估 最佳实践 质量保证 统计显著性 可复现性 评估框架
📋 核心要点
- 现有AI基准测试质量参差不齐，设计和可用性存在问题，影响模型评估的准确性和可靠性。
- 提出BetterBench评估框架，包含AI基准测试生命周期的46个最佳实践，用于全面评估基准测试的质量。
- 评估了24个AI基准测试，发现常用基准测试存在显著问题，并提供了质量保证清单和动态存储库。
📝 摘要（中文）
人工智能模型在高风险环境中日益普及，因此需要对其能力和风险进行全面评估。基准测试常用于衡量这些属性，比较模型性能，跟踪进展，并识别基础模型和非基础模型的弱点。它们可以为下游任务的模型选择提供信息，并影响政策措施。然而，并非所有基准测试都相同：它们的质量取决于其设计和可用性。在本文中，我们开发了一个评估框架，其中考虑了AI基准测试生命周期的46个最佳实践，并针对该框架评估了24个AI基准测试。我们发现存在巨大的质量差异，并且常用的基准测试存在重大问题。我们进一步发现，大多数基准测试没有报告其结果的统计显着性，也没有使其结果易于复制。为了支持基准测试开发人员与最佳实践保持一致，我们根据我们的评估提供了一个最低质量保证清单。我们还开发了一个基准测试评估的动态存储库，以支持基准测试的可比性，可在betterbench.stanford.edu上访问。
🔬 方法详解
问题定义：现有的AI基准测试在设计和使用上存在诸多问题，导致模型评估结果的可靠性和可信度受到质疑。许多基准测试缺乏透明度，难以复现结果，并且没有充分考虑统计显著性。此外，不同基准测试之间的质量差异很大，使得模型性能的比较变得困难。这些问题阻碍了AI模型的有效部署和风险评估。
核心思路：BetterBench的核心思路是建立一个全面的评估框架，用于系统性地评估AI基准测试的质量。该框架基于46个最佳实践，涵盖了基准测试的整个生命周期，包括设计、实施、评估和报告。通过使用该框架，可以识别现有基准测试中的问题，并为基准测试的开发人员提供改进建议。
技术框架：BetterBench的评估框架包含以下几个主要模块：1) 最佳实践定义：定义了46个涵盖基准测试生命周期的最佳实践。2) 评估流程：制定了评估基准测试的流程，包括数据收集、分析和报告。3) 质量保证清单：提供了一个基于评估结果的最低质量保证清单，供基准测试开发人员参考。4) 动态存储库：建立了一个基准测试评估的动态存储库，用于存储和共享评估结果。
关键创新：BetterBench的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅提供了一个评估框架，还提供了一个质量保证清单和一个动态存储库，从而为AI基准测试的开发和使用提供了一个完整的解决方案。与现有方法相比，BetterBench更加注重基准测试的质量和可靠性，并强调统计显著性和可复现性。
关键设计：BetterBench的46个最佳实践涵盖了基准测试的各个方面，包括数据收集、模型选择、评估指标、统计分析和报告。评估流程包括对基准测试的文档、代码和结果进行详细审查，并使用定量和定性方法评估其质量。质量保证清单列出了基准测试必须满足的最低要求，以确保其质量和可靠性。动态存储库允许用户搜索、浏览和比较不同的基准测试，并提供反馈和建议。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
BetterBench评估了24个AI基准测试，发现常用基准测试存在显著问题，例如缺乏统计显著性报告和结果难以复现。该研究还提供了一个最低质量保证清单，可以帮助基准测试开发人员提高基准测试的质量。BetterBench的动态存储库为基准测试的可比性提供了支持。
🎯 应用场景
BetterBench可应用于AI模型的评估和选择，帮助开发者和用户选择合适的基准测试来评估模型的性能和风险。它还可以用于指导AI基准测试的开发，提高基准测试的质量和可靠性。此外，BetterBench可以为政策制定者提供参考，帮助他们制定更有效的AI监管政策。
📄 摘要（原文）
AI models are increasingly prevalent in high-stakes environments, necessitating thorough assessment of their capabilities and risks. Benchmarks are popular for measuring these attributes and for comparing model performance, tracking progress, and identifying weaknesses in foundation and non-foundation models. They can inform model selection for downstream tasks and influence policy initiatives. However, not all benchmarks are the same: their quality depends on their design and usability. In this paper, we develop an assessment framework considering 46 best practices across an AI benchmark's lifecycle and evaluate 24 AI benchmarks against it. We find that there exist large quality differences and that commonly used benchmarks suffer from significant issues. We further find that most benchmarks do not report statistical significance of their results nor allow for their results to be easily replicated. To support benchmark developers in aligning with best practices, we provide a checklist for minimum quality assurance based on our assessment. We also develop a living repository of benchmark assessments to support benchmark comparability, accessible at betterbench.stanford.edu.