Emergent evaluation hubs in a decentralizing large language model ecosystem

📄 arXiv: 2510.01286v1 📥 PDF

作者: Manuel Cebrian, Tomomi Kito, Raul Castro Fernandez

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

备注: 15 pages, 11 figures, 3 tables

💡 一句话要点

揭示大语言模型生态系统中评估基准的中心化趋势与影响

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

关键词: 大型语言模型 评估基准 中心化 Agent-based模型 生态系统 标准化 可比性

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型评估基准分散，缺乏统一标准，难以有效评估模型的真实性能。
  2. 通过分析模型生态系统和基准注册表，揭示基准影响力的中心化趋势及其潜在机制。
  3. Agent-based模拟验证了新基准进入、协调复杂性和过拟合惩罚对基准集中度的影响。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的快速发展，评估基准也日益增多。本文研究了模型和基准这两层结构的聚集模式是否同步演变。通过分析斯坦福基础模型生态系统图和Evidently AI基准注册表这两个代理数据集，揭示了互补但对比鲜明的动态。模型创建在国家、组织、模态、许可和访问方面呈现出多样化趋势。相比之下，基准的影响力呈现中心化模式：在推断的基准-作者-机构网络中，前15%的节点占据了80%以上的高介数路径，三个国家贡献了83%的基准输出，推断的基准权威的全球基尼系数达到0.89。基于Agent的模拟突出了三种机制：新基准的更高进入率降低了集中度；快速流入会暂时使评估协调复杂化；更严厉的过拟合惩罚效果有限。总而言之，这些结果表明，集中的基准影响力作为协调基础设施，支持了模型生产日益异质化背景下的标准化、可比性和可重复性，同时也引入了路径依赖、选择性可见性和排行榜饱和导致的区分能力下降等权衡。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型生态系统中，模型数量快速增长，但评估基准的影响力分布不均，存在中心化趋势。这种中心化可能导致评估结果的偏差，影响模型发展的方向。现有方法难以有效分析这种中心化趋势的形成机制和潜在影响。

核心思路：本文的核心思路是通过分析实际数据和构建Agent-based模型，研究大型语言模型生态系统中评估基准的聚集模式。通过分析模型生态系统图和基准注册表，量化基准影响力的中心化程度。然后，利用Agent-based模型模拟基准的演化过程，探索影响基准集中度的关键因素。

技术框架：本文的研究框架主要包括以下几个部分：1) 数据收集与分析：收集斯坦福基础模型生态系统图和Evidently AI基准注册表的数据，构建基准-作者-机构网络，并计算基尼系数等指标，量化基准影响力的中心化程度。2) Agent-based模型构建：构建一个包含模型开发者和基准创建者的Agent-based模型，模拟基准的创建、使用和演化过程。3) 模拟实验：通过调整模型参数，如新基准进入率、协调复杂性和过拟合惩罚等，观察基准集中度的变化。

关键创新：本文的关键创新在于：1) 首次系统性地研究了大型语言模型生态系统中评估基准的中心化趋势。2) 利用Agent-based模型模拟了基准的演化过程，揭示了影响基准集中度的关键因素。3) 提出了基准中心化作为协调基础设施的观点，强调了其在标准化、可比性和可重复性方面的作用。

关键设计：在Agent-based模型中，关键设计包括：1) 模型开发者的行为：选择使用哪个基准进行评估，并根据评估结果调整模型参数。2) 基准创建者的行为：创建新的基准，并努力提高其影响力。3) 环境因素：新基准进入率、协调复杂性和过拟合惩罚等。模型的参数设置需要根据实际数据进行校准，以保证模拟结果的可靠性。

📊 实验亮点

研究发现，基准影响力呈现中心化模式，前15%的节点占据了80%以上的高介数路径，三个国家贡献了83%的基准输出，推断的基准权威的全球基尼系数达到0.89。Agent-based模拟表明，新基准的更高进入率降低了集中度，而快速流入会暂时使评估协调复杂化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导大型语言模型评估基准的开发和管理，促进模型生态系统的健康发展。通过了解基准中心化的影响因素，可以设计更公平、更具代表性的评估体系，避免模型发展受到单一基准的限制。此外，该研究也为其他领域的评估体系设计提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

Large language models are proliferating, and so are the benchmarks that serve as their common yardsticks. We ask how the agglomeration patterns of these two layers compare: do they evolve in tandem or diverge? Drawing on two curated proxies for the ecosystem, the Stanford Foundation-Model Ecosystem Graph and the Evidently AI benchmark registry, we find complementary but contrasting dynamics. Model creation has broadened across countries and organizations and diversified in modality, licensing, and access. Benchmark influence, by contrast, displays centralizing patterns: in the inferred benchmark-author-institution network, the top 15% of nodes account for over 80% of high-betweenness paths, three countries produce 83% of benchmark outputs, and the global Gini for inferred benchmark authority reaches 0.89. An agent-based simulation highlights three mechanisms: higher entry of new benchmarks reduces concentration; rapid inflows can temporarily complicate coordination in evaluation; and stronger penalties against over-fitting have limited effect. Taken together, these results suggest that concentrated benchmark influence functions as coordination infrastructure that supports standardization, comparability, and reproducibility amid rising heterogeneity in model production, while also introducing trade-offs such as path dependence, selective visibility, and diminishing discriminative power as leaderboards saturate.