Catwalk: A Unified Language Model Evaluation Framework for Many Datasets

📄 arXiv: 2312.10253v1 📥 PDF

作者: Dirk Groeneveld, Anas Awadalla, Iz Beltagy, Akshita Bhagia, Ian Magnusson, Hao Peng, Oyvind Tafjord, Pete Walsh, Kyle Richardson, Jesse Dodge

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-15

备注: technical report, work in progress

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Catwalk：一个统一的语言模型评估框架，适用于多种数据集

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

关键词: 语言模型评估 统一框架 自然语言处理 大规模实验 数据集 模型微调 开源工具 AllenNLP

📋 核心要点

  1. 现有NLP模型评估面临数据集和模型格式不兼容、实现分散等挑战，难以进行公平的大规模比较。
  2. Catwalk提供统一接口，支持多种NLP数据集和模型，包括监督学习、微调和上下文学习等范式。
  3. Catwalk降低了大规模实验的门槛，例如可以用单个命令微调和评估大量模型和数据集。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的成功转变了自然语言处理（NLP）的评估范式。社区的兴趣已经转向在多个任务、领域和数据集上比较NLP模型，通常是在极端的规模下进行。这带来了新的工程挑战：数据集和模型的构建工作是分散的，它们的格式和接口是不兼容的。因此，通常需要大量的（重新）实现工作才能进行公平和受控的大规模比较。Catwalk旨在解决这些问题。Catwalk为广泛的现有NLP数据集和模型提供了一个统一的接口，范围从规范的监督训练和微调，到更现代的范式，如上下文学习。其精心设计的抽象允许轻松扩展到许多其他方面。Catwalk大大降低了进行大规模受控实验的门槛。例如，我们使用单个命令在超过86个数据集上微调和评估了超过64个模型，而无需编写任何代码。Catwalk由艾伦人工智能研究所（AI2）的AllenNLP团队维护，是一项持续的开源工作：https://github.com/allenai/catwalk。

🔬 方法详解

问题定义：现有NLP模型评估体系存在碎片化问题，数据集和模型接口不统一，导致研究人员需要花费大量精力进行重复实现，难以进行公平、可控的大规模模型比较。这阻碍了NLP领域的快速发展和模型性能的有效提升。

核心思路：Catwalk的核心思路是提供一个统一的框架，通过精心设计的抽象层，将各种NLP数据集和模型整合到一个统一的接口中。这样，研究人员可以使用相同的命令和流程来评估不同的模型在不同的数据集上的表现，从而实现公平、可控的大规模实验。

技术框架：Catwalk框架包含以下主要模块：1) 数据集加载器：负责加载和预处理各种NLP数据集，将其转换为统一的格式。2) 模型适配器：负责将不同的NLP模型适配到Catwalk框架中，使其能够接受统一的输入并产生统一的输出。3) 评估器：负责根据预定义的指标评估模型在数据集上的表现。4) 命令行界面：提供简单的命令行接口，方便用户进行模型训练、评估和比较。

关键创新：Catwalk最重要的技术创新点在于其统一的接口和抽象层设计。通过将数据集和模型解耦，Catwalk使得研究人员可以轻松地添加新的数据集和模型，而无需修改现有的代码。此外，Catwalk还提供了一套标准的评估指标，方便研究人员进行模型比较。

关键设计：Catwalk的关键设计包括：1) 使用配置文件来描述数据集和模型的元数据，方便用户进行配置。2) 提供了一套标准的API，方便用户自定义数据集加载器和模型适配器。3) 使用Python作为主要编程语言，方便研究人员进行二次开发和扩展。

📊 实验亮点

论文展示了Catwalk的强大功能，仅用一个命令就在超过86个数据集上微调和评估了超过64个模型，无需编写任何代码。这表明Catwalk能够显著降低大规模实验的门槛，提高研究效率。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细给出，但强调了框架的易用性和可扩展性。

🎯 应用场景

Catwalk可应用于各种NLP任务的模型评估，例如文本分类、机器翻译、问答系统等。它能够帮助研究人员快速比较不同模型在多个数据集上的性能，从而选择最佳模型或发现模型的优势和不足。此外，Catwalk还可以用于自动化模型评估和持续集成，提高模型开发的效率。

📄 摘要（原文）

The success of large language models has shifted the evaluation paradigms in natural language processing (NLP). The community's interest has drifted towards comparing NLP models across many tasks, domains, and datasets, often at an extreme scale. This imposes new engineering challenges: efforts in constructing datasets and models have been fragmented, and their formats and interfaces are incompatible. As a result, it often takes extensive (re)implementation efforts to make fair and controlled comparisons at scale. Catwalk aims to address these issues. Catwalk provides a unified interface to a broad range of existing NLP datasets and models, ranging from both canonical supervised training and fine-tuning, to more modern paradigms like in-context learning. Its carefully-designed abstractions allow for easy extensions to many others. Catwalk substantially lowers the barriers to conducting controlled experiments at scale. For example, we finetuned and evaluated over 64 models on over 86 datasets with a single command, without writing any code. Maintained by the AllenNLP team at the Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2), Catwalk is an ongoing open-source effort: https://github.com/allenai/catwalk.