C$^2$LEVA: Toward Comprehensive and Contamination-Free Language Model Evaluation

📄 arXiv: 2412.04947v3 📥 PDF

作者: Yanyang Li, Tin Long Wong, Cheung To Hung, Jianqiao Zhao, Duo Zheng, Ka Wai Liu, Michael R. Lyu, Liwei Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-06 (更新: 2025-05-29)

备注: Findings of ACL 2025; Project Page: https://github.com/LaVi-Lab/C2LEVA

💡 一句话要点

C$^2$LEVA：提出全面且无污染的大语言模型评测基准

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

关键词: 大语言模型 模型评估 数据污染 基准测试 自动化评估 数据安全 双语评测

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型评测易受训练数据污染影响，导致评估结果失真，难以准确反映模型真实能力。
  2. C$^2$LEVA通过自动化测试数据更新和数据保护，系统性地预防数据污染，确保评估的可靠性。
  3. C$^2$LEVA包含22个任务，全面评估LLM的各项能力，并对15个模型进行了大规模评估，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的最新进展显示出巨大的潜力，但由于无法访问专有的训练数据，其评估引发了对数据污染的担忧。为了解决这个问题，我们提出了C$^2$LEVA，这是一个全面的双语基准，具有系统的污染预防机制。C$^2$LEVA首先提供了一个全面的评估，包含22个任务，每个任务都针对LLM的特定应用或能力。其次，由于我们采用了一种系统的污染预防策略，该策略可以完全自动化测试数据的更新，并在基准数据发布期间强制执行数据保护，因此C$^2$LEVA提供了一个值得信赖的评估。我们对15个开源和专有模型的大规模评估证明了C$^2$LEVA的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型评测基准面临数据污染的问题。由于无法得知模型的训练数据，测试数据可能已经存在于模型的训练集中，导致模型在测试集上的表现被高估，无法真实反映模型的泛化能力和实际应用效果。现有方法难以有效避免数据污染，评估结果的可信度受到质疑。

核心思路：C$^2$LEVA的核心思路是通过一套系统化的污染预防策略，确保测试数据的新鲜度和独立性，从而避免数据污染。具体来说，该策略包括自动化测试数据更新和数据保护机制，以最大限度地减少测试数据与模型训练数据之间的重叠。

技术框架：C$^2$LEVA的整体框架包含以下几个主要组成部分：1) 任务定义模块：定义了22个涵盖不同应用和能力的评测任务。2) 数据生成模块：负责自动化生成新的测试数据，确保测试数据的新鲜度。3) 数据保护模块：在基准数据发布期间强制执行数据保护，防止测试数据被泄露或用于模型训练。4) 模型评估模块：使用生成的测试数据对模型进行评估，并生成评估报告。

关键创新：C$^2$LEVA的关键创新在于其系统性的污染预防策略，该策略通过自动化测试数据更新和数据保护机制，有效地解决了大语言模型评测中普遍存在的数据污染问题。与现有方法相比，C$^2$LEVA能够提供更可靠、更准确的评估结果，更好地反映模型的真实能力。

关键设计：C$^2$LEVA的关键设计包括：1) 自动化数据生成：采用多种数据生成技术，例如基于规则的生成、基于模型的生成等，以确保测试数据的多样性和覆盖率。2) 数据保护机制：采用水印技术、访问控制等手段，防止测试数据被泄露或用于模型训练。3) 双语支持：同时支持中文和英文的评测任务，以满足不同语言环境下的评估需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

C$^2$LEVA对15个开源和专有模型进行了大规模评估，结果表明，在C$^2$LEVA基准上，一些模型在传统基准上表现良好，但在C$^2$LEVA上表现不佳，这表明传统基准可能存在数据污染问题。C$^2$LEVA能够更准确地反映模型的真实能力，为模型评估提供了更可靠的依据。

🎯 应用场景

C$^2$LEVA可应用于大语言模型的全面评估，帮助研究人员和开发者更准确地了解模型的性能和局限性。该基准可以用于模型选择、模型优化和模型安全等多个方面，促进大语言模型技术的健康发展。此外，C$^2$LEVA的污染预防策略也为其他领域的模型评估提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have shown significant promise, yet their evaluation raises concerns, particularly regarding data contamination due to the lack of access to proprietary training data. To address this issue, we present C$^2$LEVA, a comprehensive bilingual benchmark featuring systematic contamination prevention. C$^2$LEVA firstly offers a holistic evaluation encompassing 22 tasks, each targeting a specific application or ability of LLMs, and secondly a trustworthy assessment due to our contamination-free tasks, ensured by a systematic contamination prevention strategy that fully automates test data renewal and enforces data protection during benchmark data release. Our large-scale evaluation of 15 open-source and proprietary models demonstrates the effectiveness of C$^2$LEVA.