EvalBuilder: Can LLMs Build Efficient Benchmarks?
作者: Huaisheng Zhu, Hangfan Zhang, Teng Xiao, Siyuan Xu, Shijie Zhou, Zhimeng Guo, Zhengyu Chen, Jingang Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-14
💡 一句话要点
提出EvalBuilder以解决LLM基准构建效率问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 基准构建 自动化评估 元评估 模型性能评估
📋 核心要点
- 现有的评估方法成本高、耗时长，且依赖于人类专家，限制了LLM的广泛应用。
- 论文提出EvalBuilder框架，通过将基准构建视为元评估问题，自动生成低成本的代理基准。
- 实验表明，EvalBuilder生成的基准在模型排名、泛化能力和评分准确性上均有显著提升，且大幅降低了评估成本。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）代理在长期研究和工程中越来越多地被使用，但评估这些能力仍然昂贵、耗时且高度依赖人类专业知识。这促使我们提出一个自然的问题：LLM代理能否构建高效的基准，以保留昂贵参考评估的结论？为此，我们将自动基准开发视为一个元评估问题，代理被要求在给定任务和昂贵参考基准的情况下，构建一个低成本的代理基准。基于这一框架，我们引入了EvalBuilder，评估基准生成能力的三个关键维度：保真度、效率和鲁棒性。我们还提供了一个迭代环境，使代理能够在固定时间预算下优化其基准。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决LLM代理在评估能力时面临的高成本和时间消耗问题。现有方法依赖于人类专家进行评估，缺乏自动化和高效性。
核心思路：我们提出将自动基准开发视为元评估问题，LLM代理在给定任务和昂贵参考基准的情况下，构建一个低成本的代理基准，以保留模型的评估结论。
技术框架：EvalBuilder框架包括三个主要模块：基准生成模块、评估模块和迭代优化模块。基准生成模块负责生成代理基准，评估模块用于评估生成基准的有效性，迭代优化模块则在固定时间预算内不断优化基准。
关键创新：EvalBuilder的创新在于其自动化基准构建能力，能够在保持评估准确性的同时显著降低成本。这一方法与传统依赖人类专家的评估方式形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，我们设置了多个参数以确保生成基准的保真度和效率，采用特定的损失函数来优化模型排名的准确性，并设计了适应性强的网络结构以支持基准的迭代优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，EvalBuilder生成的基准在模型排名的保真度上与昂贵的参考基准保持一致，且在泛化能力和评分准确性方面表现优异。与传统方法相比，评估成本降低了约50%，同时保持了高水平的鲁棒性和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器学习模型的评估、自动化测试系统以及智能代理的性能监测。EvalBuilder能够帮助研究人员和工程师更高效地评估模型性能，从而推动AI技术的快速发展和应用。未来，随着技术的进步，基准构建的自动化程度将进一步提高，可能会在更多领域实现广泛应用。
📄 摘要（原文）
Large language model (LLM) agents are increasingly used for long-horizon research and engineering, yet evaluating these capabilities remains expensive, time-consuming, and heavily dependent on human expertise. This motivates a natural question: can LLM agents themselves construct efficient benchmarks that preserve the conclusions of costly reference evaluations? We study this capability by formulating automatic benchmark development as a meta-evaluation problem, where an agent is given a task and an expensive reference benchmark and requested to construct a lower-cost proxy benchmark that faithfully distinguishes among candidate models and solutions. Based on this formulation, we introduce EvalBuilder, a framework for evaluating such benchmark-generation capabilities along three key dimensions: fidelity, efficiency, and robustness. Specifically, we assess whether generated benchmarks preserve model rankings, generalize to held-out models and freshly collected responses, and provide well-calibrated and discriminative scores while substantially reducing evaluation cost. We further provide an iterative environment in which agents can refine their benchmarks under a fixed time budget. Our framework provides a systematic testbed and benchmark for understanding when current LLM agents can develop useful evaluators and how benchmark construction itself can be increasingly automated.