Cer-Eval: Certifiable and Cost-Efficient Evaluation Framework for LLMs

📄 arXiv: 2505.03814v1 📥 PDF

作者: Ganghua Wang, Zhaorun Chen, Bo Li, Haifeng Xu

分类: stat.ML, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-02

💡 一句话要点

提出Cer-Eval框架以解决LLMs评估效率低下问题

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

关键词: 大型语言模型 评估框架 测试样本复杂度 自适应选择 置信区间

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs评估方法依赖于不断扩大的数据集，导致评估效率低下且成本高昂。
  2. 本文提出的Cer-Eval框架通过自适应选择测试点，优化评估过程，降低了测试样本的需求。
  3. 实验结果表明，Cer-Eval在多个基准测试中节省了20%到40%的测试点，同时保持了估计误差的可靠性。

📝 摘要（中文）

随着基础模型的不断扩展，训练模型的规模呈指数增长，给其评估带来了重大挑战。目前的评估实践需要策划越来越大的数据集来评估大型语言模型（LLMs）的性能。然而，缺乏系统分析和指导来确定测试数据的充分性或选择信息量丰富的样本进行评估。本文提出了一种可证明且成本高效的LLMs评估框架。该框架适应不同的评估目标，并输出高概率包含真实值的置信区间。我们使用“测试样本复杂度”来量化可证明评估所需的测试点数量，并推导出测试样本复杂度的紧界限。基于所开发的理论，我们开发了一种名为Cer-Eval的基于分区的算法，能够自适应选择测试点，以最小化LLMs评估的成本。实际实验表明，Cer-Eval在各种基准测试中可以节省20%到40%的测试点，同时保持与当前评估过程相当的估计误差水平，并提供95%的置信保证。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是大型语言模型（LLMs）评估中的效率和成本问题。现有方法需要大量数据集进行评估，导致评估过程繁琐且成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是通过引入可证明的评估框架，利用“测试样本复杂度”来量化所需的测试点数量，从而优化评估过程。

技术框架：Cer-Eval框架包括数据选择模块、评估目标适应模块和置信区间输出模块。通过这些模块，框架能够根据不同的评估目标自适应选择测试点。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了“测试样本复杂度”的概念，并推导出其紧界限，从而为评估提供了理论基础。这与现有方法的主要区别在于其系统性和可证明性。

关键设计：在关键设计方面，Cer-Eval采用了分区算法来选择测试点，并设置了相应的置信水平，以确保评估结果的可靠性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Cer-Eval在多个基准测试中能够节省20%到40%的测试点，同时保持与当前评估过程相当的估计误差水平，并提供95%的置信保证。这表明Cer-Eval在评估效率和准确性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

Cer-Eval框架具有广泛的应用潜力，特别是在需要高效评估大型语言模型的领域，如自然语言处理、机器翻译和对话系统等。通过降低评估成本和提高效率，该框架能够帮助研究人员和开发者更快地迭代和优化模型，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

As foundation models continue to scale, the size of trained models grows exponentially, presenting significant challenges for their evaluation. Current evaluation practices involve curating increasingly large datasets to assess the performance of large language models (LLMs). However, there is a lack of systematic analysis and guidance on determining the sufficiency of test data or selecting informative samples for evaluation. This paper introduces a certifiable and cost-efficient evaluation framework for LLMs. Our framework adapts to different evaluation objectives and outputs confidence intervals that contain true values with high probability. We use ``test sample complexity'' to quantify the number of test points needed for a certifiable evaluation and derive tight bounds on test sample complexity. Based on the developed theory, we develop a partition-based algorithm, named Cer-Eval, that adaptively selects test points to minimize the cost of LLM evaluation. Real-world experiments demonstrate that Cer-Eval can save 20% to 40% test points across various benchmarks, while maintaining an estimation error level comparable to the current evaluation process and providing a 95% confidence guarantee.