What is the best model? Application-driven Evaluation for Large Language Models

📄 arXiv: 2406.10307v1 📥 PDF

作者: Shiguo Lian, Kaikai Zhao, Xinhui Liu, Xuejiao Lei, Bikun Yang, Wenjing Zhang, Kai Wang, Zhaoxiang Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-14

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

A-Eval：面向实际应用的大语言模型评估基准，助力用户选择最优模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型评估 应用驱动 基准测试 模型选择 成本效益

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型评估缺乏与实际应用的紧密结合，难以指导用户选择满足特定需求的模型。
  2. A-Eval从实际应用出发，构建多维度评估体系，并设计客观评估方法，辅助用户选择最优模型。
  3. 通过A-Eval评估不同规模的LLM，揭示模型规模与任务难度关系，为模型选择提供经验指导。

📝 摘要（中文）

为了帮助用户在实际应用场景中选择最佳的大语言模型，即在满足应用需求的同时最小化成本，本文提出了A-Eval，一个面向通用大语言模型的应用驱动型评估基准。首先，从实际应用的角度将评估任务分为五个主要类别和27个子类别。其次，通过收集、标注和审查，构建了一个包含678个问答对的数据集。然后，设计了一种客观有效的评估方法，并在一系列不同规模的大语言模型上进行了评估。最后，揭示了模型规模和任务难度之间的有趣规律，并提出了一种可行的最佳模型选择方法。A-Eval为选择最佳模型提供了清晰的经验和工程指导，降低了选择和使用大语言模型的门槛，并促进了它们的应用和发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型评估方法通常侧重于通用能力，缺乏针对特定应用场景的细粒度评估。这使得用户难以根据实际需求选择最合适的模型，尤其是在成本敏感的应用中，选择过大或过小的模型都会造成资源浪费或性能不足。因此，需要一种应用驱动的评估方法，能够帮助用户在满足应用需求的同时，最小化模型成本。

核心思路：A-Eval的核心思路是从实际应用出发，构建一个多维度的评估基准，涵盖各种实际应用场景。通过对不同规模的大语言模型在这些场景下的表现进行评估，揭示模型规模与任务难度之间的关系，从而为用户选择最优模型提供经验指导。这种方法强调评估的实用性和可操作性，旨在降低大语言模型的使用门槛。

技术框架：A-Eval的整体框架包括以下几个主要阶段： 1. 任务分类：从实际应用的角度，将评估任务分为五个主要类别和27个子类别，例如文本生成、信息提取、对话交互等。 2. 数据集构建：通过收集、标注和审查，构建一个包含678个问答对的数据集，每个问答对都对应一个特定的应用场景。 3. 评估方法设计：设计一种客观有效的评估方法，例如基于规则的自动评估、人工评估或两者结合。 4. 模型评估：在一系列不同规模的大语言模型上进行评估，记录每个模型在不同任务上的表现。 5. 结果分析：分析评估结果，揭示模型规模与任务难度之间的关系，并提出可行的最佳模型选择方法。

关键创新：A-Eval的最重要的技术创新点在于其应用驱动的评估理念。与传统的通用能力评估基准不同，A-Eval更加关注模型在实际应用场景下的表现，从而能够为用户提供更具针对性的模型选择建议。此外，A-Eval还构建了一个包含多个应用场景的数据集，并设计了一种客观有效的评估方法，为大语言模型的应用研究提供了有力的支持。

关键设计：A-Eval的关键设计包括以下几个方面： 1. 任务分类体系：任务分类体系需要覆盖尽可能多的实际应用场景，并保证每个类别和子类别之间的区分度。 2. 数据集质量：数据集需要包含高质量的问答对，并且能够准确反映实际应用场景的特点。 3. 评估指标：评估指标需要能够客观地衡量模型在不同任务上的表现，例如准确率、召回率、F1值等。 4. 模型选择方法：模型选择方法需要能够根据评估结果，为用户推荐最合适的模型，例如基于成本效益分析的方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

A-Eval通过对一系列不同规模的大语言模型进行评估，揭示了模型规模和任务难度之间的关系。实验结果表明，并非模型越大越好，而是应该根据具体的应用场景选择最合适的模型。A-Eval为用户选择最佳模型提供了清晰的经验和工程指导，降低了选择和使用大语言模型的门槛。

🎯 应用场景

A-Eval的研究成果可广泛应用于各种需要使用大语言模型的场景，例如智能客服、内容创作、教育辅导、金融分析等。通过A-Eval，用户可以更加高效地选择满足特定应用需求且成本最优的模型，从而降低开发成本，提高应用性能，加速大语言模型在各行业的落地和普及。未来，A-Eval可以进一步扩展到更多应用领域，并支持更多类型的大语言模型。

📄 摘要（原文）

General large language models enhanced with supervised fine-tuning and reinforcement learning from human feedback are increasingly popular in academia and industry as they generalize foundation models to various practical tasks in a prompt manner. To assist users in selecting the best model in practical application scenarios, i.e., choosing the model that meets the application requirements while minimizing cost, we introduce A-Eval, an application-driven LLMs evaluation benchmark for general large language models. First, we categorize evaluation tasks into five main categories and 27 sub-categories from a practical application perspective. Next, we construct a dataset comprising 678 question-and-answer pairs through a process of collecting, annotating, and reviewing. Then, we design an objective and effective evaluation method and evaluate a series of LLMs of different scales on A-Eval. Finally, we reveal interesting laws regarding model scale and task difficulty level and propose a feasible method for selecting the best model. Through A-Eval, we provide clear empirical and engineer guidance for selecting the best model, reducing barriers to selecting and using LLMs and promoting their application and development. Our benchmark is publicly available at https://github.com/UnicomAI/DataSet/tree/main/TestData/GeneralAbility.