PhyloLM : Inferring the Phylogeny of Large Language Models and Predicting their Performances in Benchmarks

📄 arXiv: 2404.04671v5 📥 PDF

作者: Nicolas Yax, Pierre-Yves Oudeyer, Stefano Palminteri

分类: cs.CL, cs.LG, q-bio.PE

发布日期: 2024-04-06 (更新: 2025-12-08)

备注: The project code is available at https://github.com/Nicolas-Yax/PhyloLM . Published as https://iclr.cc/virtual/2025/poster/28195 at ICLR 2025. A code demo is available at https://colab.research.google.com/drive/1agNE52eUevgdJ3KL3ytv5Y9JBbfJRYqd

期刊: ICLR 2025

💡 一句话要点

提出PhyloLM以推断大型语言模型的关系及性能

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

关键词: 系统发育算法 大型语言模型 性能预测 相似性计算 机器学习 模型评估 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估大型语言模型之间的关系和性能时缺乏有效的度量标准，导致无法准确比较和预测模型能力。
  2. 论文提出PhyloLM，通过计算LLMs输出的相似性来构建系统发育距离度量，从而有效推断模型之间的关系及其性能。
  3. 实验结果表明，PhyloLM能够准确捕捉模型之间的已知关系，并在标准基准测试中有效预测模型性能，展示了其实用性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了PhyloLM，一种将系统发育算法应用于大型语言模型（LLMs）的方法，以探讨它们之间的关系并预测其性能特征。该方法基于LLMs输出的相似性计算系统发育距离度量，构建的树状图有效捕捉了111个开源模型和45个闭源模型之间的已知关系。此外，系统发育距离还能够预测标准基准测试中的性能，展示了其功能有效性，为高效评估LLM能力提供了新方法。通过将种群遗传学概念转化为机器学习，本文提出并验证了一种评估LLM发展、关系和能力的工具，即使在缺乏透明训练信息的情况下也能有效应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效评估大型语言模型之间的关系及其性能预测的问题。现有方法缺乏有效的度量工具，导致模型比较困难。

核心思路：PhyloLM通过将系统发育算法应用于LLMs，利用模型输出的相似性计算系统发育距离，从而推断模型之间的关系，并预测其在基准测试中的表现。

技术框架：PhyloLM的整体架构包括数据收集、相似性计算、系统发育树构建和性能预测四个主要模块。首先收集模型输出数据，然后计算相似性，接着构建树状图，最后进行性能预测。

关键创新：最重要的创新在于将种群遗传学的概念引入机器学习领域，提出了一种新的系统发育距离度量方法，能够有效捕捉模型之间的关系，且在缺乏透明训练信息的情况下仍具有效性。

关键设计：在设计过程中，关键参数包括相似性计算的算法选择和系统发育树的构建方法，损失函数则侧重于优化模型输出的相似性，以确保预测的准确性。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PhyloLM能够有效捕捉111个开源和45个闭源模型之间的已知关系，并在标准基准测试中准确预测模型性能，展示了其在性能预测中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

PhyloLM的研究成果可以广泛应用于大型语言模型的开发与评估，尤其是在缺乏透明训练信息的情况下。它为研究人员提供了一种高效的工具，以便更好地理解模型之间的关系和性能，从而推动自然语言处理领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

This paper introduces PhyloLM, a method adapting phylogenetic algorithms to Large Language Models (LLMs) to explore whether and how they relate to each other and to predict their performance characteristics. Our method calculates a phylogenetic distance metric based on the similarity of LLMs' output. The resulting metric is then used to construct dendrograms, which satisfactorily capture known relationships across a set of 111 open-source and 45 closed models. Furthermore, our phylogenetic distance predicts performance in standard benchmarks, thus demonstrating its functional validity and paving the way for a time and cost-effective estimation of LLM capabilities. To sum up, by translating population genetic concepts to machine learning, we propose and validate a tool to evaluate LLM development, relationships and capabilities, even in the absence of transparent training information.