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框架以解决大语言模型评估效率问题

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

关键词: 大语言模型 评估框架 测试样本复杂度 自适应选择 置信区间 成本效率 机器学习

📋 核心要点

  1. 当前大语言模型的评估面临着数据集规模不断扩大的挑战，缺乏有效的样本选择和评估指导。
  2. 本文提出Cer-Eval框架，通过自适应选择测试点和输出置信区间，优化评估过程的成本和准确性。
  3. 实验结果显示，Cer-Eval在多个基准测试中节省了20%到40%的测试点，同时保持了较低的估计误差。

📝 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，这给模型评估带来了重大挑战。当前的评估实践需要策划越来越大的数据集来评估大语言模型（LLMs）的性能，但缺乏系统分析和指导来确定测试数据的充分性或选择有信息量的样本。本文提出了一种可证明且成本高效的LLMs评估框架，能够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”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，我们提出了一种名为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。

🔬 方法详解

问题定义：当前大语言模型的评估依赖于不断扩大的数据集，导致评估成本高昂且效率低下。现有方法缺乏对测试数据充分性的系统分析，难以选择最具信息量的样本。

核心思路：本文提出的Cer-Eval框架通过引入“测试样本复杂度”概念，量化可证明评估所需的测试点数量，并通过自适应选择测试点来降低评估成本。

技术框架：Cer-Eval框架包括数据采集、样本选择和评估三个主要模块。首先，通过理论推导确定所需的测试样本数量，然后利用分区算法自适应选择测试点，最后进行模型评估并输出置信区间。

关键创新：Cer-Eval的核心创新在于其可证明性和成本效率，能够在保证评估准确性的同时显著减少测试点数量。这一方法与现有评估方法的本质区别在于其系统化的样本选择机制。

关键设计：在设计中，Cer-Eval采用了基于分区的算法来优化测试点选择，并通过理论推导确保输出的置信区间具有高概率包含真实值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Cer-Eval在多个基准测试中表现出色，能够节省20%到40%的测试点，同时保持与传统评估方法相当的估计误差水平，并提供95%的置信保证。这一结果表明，Cer-Eval在评估效率和准确性之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

Cer-Eval框架在大语言模型的评估中具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要高效评估的场景，如自然语言处理、对话系统和文本生成等领域。其成本效益的特性使得研究人员和开发者能够在资源有限的情况下进行有效的模型评估，推动相关技术的进一步发展。

📄 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.