Beyond Benchmark: LLMs Evaluation with an Anthropomorphic and Value-oriented Roadmap

📄 arXiv: 2508.18646v2 📥 PDF

作者: Jun Wang, Ninglun Gu, Kailai Zhang, Zijiao Zhang, Yelun Bao, Jin Yang, Xu Yin, Liwei Liu, Yihuan Liu, Pengyong Li, Gary G. Yen, Junchi Yan

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-26 (更新: 2025-11-18)

备注: Preprint. Under Review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出人性化与价值导向的评估框架以解决LLMs评估不足问题

🎯 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 人性化评估 价值导向评估 社会影响 伦理一致性 经济可行性

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs评估方法过于依赖技术指标，缺乏对实际应用的全面评估，导致评估结果与现实效用脱节。
  2. 本文提出了一种人性化的评估范式，并构建了智商、情商和专业能力的三维分类法，旨在全面评估LLMs的能力。
  3. 通过分析200多个基准，识别出动态评估需求和可解释性差距，为LLMs的开发提供了实用的指导和资源。

📝 摘要（中文）

针对大型语言模型（LLMs），当前的评估框架存在技术指标优先而忽视整体评估的现象。本文提出了一种人性化评估范式，构建了一个三维分类法：智商（IQ）、情商（EQ）和专业能力（PQ）。此外，我们创新性地提出了价值导向评估（VQ）框架，评估经济可行性、社会影响、伦理一致性和环境可持续性。通过对200多个基准的分析，识别了动态评估需求和可解释性差距等关键挑战，为开发技术精湛、上下文相关且伦理合理的LLMs提供了可行的指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决当前大型语言模型评估方法的不足，尤其是技术指标与实际应用之间的脱节问题。现有方法往往忽视了对模型整体能力的评估，导致评估结果无法反映模型在真实场景中的效用。

核心思路：论文提出了一种人性化的评估范式，借鉴人类智能的视角，构建了智商（IQ）、情商（EQ）和专业能力（PQ）的三维分类法，以全面评估LLMs的能力和价值。

技术框架：整体架构包括六个模块，分别为智商评估、情商评估、专业能力评估、经济可行性评估、社会影响评估和伦理一致性评估。每个模块都有明确的评估指标和实施路径。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了价值导向评估（VQ）框架，强调经济、社会、伦理和环境四个维度的综合评估，与传统的技术指标评估方法形成鲜明对比。

关键设计：在评估过程中，采用了多种指标和方法来量化每个维度的表现，确保评估结果的全面性和准确性，同时保持了评估的模块化设计，便于实施和调整。

📊 实验亮点

通过对200多个基准的分析，本文识别出动态评估需求和可解释性差距等关键挑战，并提出了相应的解决方案。研究结果表明，采用人性化和价值导向的评估框架能够显著提升LLMs在实际应用中的表现和接受度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理、社会影响评估和经济可行性分析等。通过提供一个全面的评估框架，研究可以帮助开发更具社会责任感和实际应用价值的LLMs，推动人工智能技术的可持续发展。

📄 摘要（原文）

For Large Language Models (LLMs), a disconnect persists between benchmark performance and real-world utility. Current evaluation frameworks remain fragmented, prioritizing technical metrics while neglecting holistic assessment for deployment. This survey introduces an anthropomorphic evaluation paradigm through the lens of human intelligence, proposing a novel three-dimensional taxonomy: Intelligence Quotient (IQ)-General Intelligence for foundational capacity, Emotional Quotient (EQ)-Alignment Ability for value-based interactions, and Professional Quotient (PQ)-Professional Expertise for specialized proficiency. For practical value, we pioneer a Value-oriented Evaluation (VQ) framework assessing economic viability, social impact, ethical alignment, and environmental sustainability. Our modular architecture integrates six components with an implementation roadmap. Through analysis of 200+ benchmarks, we identify key challenges including dynamic assessment needs and interpretability gaps. It provides actionable guidance for developing LLMs that are technically proficient, contextually relevant, and ethically sound. We maintain a curated repository of open-source evaluation resources at: https://github.com/onejune2018/Awesome-LLM-Eval.