Statistical multi-metric evaluation and visualization of LLM system predictive performance
作者: Samuel Ackerman, Eitan Farchi, Orna Raz, Assaf Toledo
分类: stat.AP, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-01-30
💡 一句话要点
提出LLM系统性能统计评估与可视化框架，辅助系统配置决策。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型评估 统计显著性测试 多指标聚合 可视化 系统配置优化
📋 核心要点
- 现有LLM系统评估复杂，涉及多维度指标和数据集，难以有效比较不同配置的优劣。
- 论文提出一个统计评估框架，自动执行统计测试，聚合结果并可视化，辅助决策。
- 该框架在CrossCodeEval基准上，针对多个先进LLM进行了验证，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
对基于大型语言模型（LLM）的生成式或判别式系统进行评估通常是一个复杂的多维度问题。通常，在一组或多组基准数据集上评估一系列系统配置方案，每个数据集具有一个或多个评估指标，这些指标可能因数据集而异。我们经常希望通过统计显著性度量来评估系统在单个指标下、数据集的聚合指标下或跨数据集的表现是否存在显著差异。这种评估可以支持决策制定，例如确定特定的系统组件更改（例如，LLM的选择或超参数值）是否显著提高了相对于当前系统配置的性能，或者更一般地，确定一组固定的系统配置（例如，排行榜列表）是否根据感兴趣的指标具有显着不同的性能。我们提出了一个框架实现，它可以自动执行正确的统计测试，正确地聚合跨指标和数据集的统计结果（这是一项重要的任务），并且可以可视化结果。该框架在多语言代码生成基准CrossCodeEval上针对几种最先进的LLM进行了演示。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）系统评估是一个复杂的多维问题，涉及多个数据集和评估指标。在比较不同的系统配置（例如，不同的LLM或超参数设置）时，难以确定性能差异是否具有统计意义。现有的评估方法缺乏自动化的统计分析和跨指标、跨数据集的聚合能力，导致难以做出明智的决策。
核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化框架，该框架能够自动执行适当的统计测试，并以统计上合理的方式聚合跨多个指标和数据集的结果。通过提供统计显著性的度量，该框架可以帮助用户确定不同系统配置之间的性能差异是否真实存在，并支持基于数据的决策。此外，该框架还提供可视化功能，以便用户更轻松地理解和解释评估结果。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数据收集模块：收集不同系统配置在不同数据集上的评估指标结果。2) 统计测试模块：根据数据的性质选择合适的统计测试方法（例如，t检验、方差分析等），并计算p值。3) 结果聚合模块：使用适当的统计方法（例如，Bonferroni校正）来聚合跨多个指标和数据集的p值，以控制错误发现率。4) 可视化模块：生成各种图表（例如，柱状图、热图等），以可视化评估结果和统计显著性。
关键创新：该论文的关键创新在于提供了一个完整的、自动化的框架，用于对LLM系统进行统计评估和可视化。该框架能够自动执行统计测试，聚合结果，并可视化结果，从而简化了LLM系统评估的流程，并提高了评估结果的可靠性。与现有方法相比，该框架更加全面、自动化和易于使用。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 统计测试方法的选择：根据数据的分布和性质选择合适的统计测试方法，以确保结果的准确性。2) 结果聚合方法：使用适当的统计方法来聚合跨多个指标和数据集的p值，以控制错误发现率。3) 可视化方法：选择合适的图表类型来可视化评估结果和统计显著性，以便用户更轻松地理解和解释结果。框架的具体实现细节（例如，使用的编程语言、库等）未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在CrossCodeEval多语言代码生成基准上，对多个先进LLM进行了实验验证。实验结果表明，该框架能够有效地识别不同系统配置之间的性能差异，并提供统计显著性的度量。具体的性能数据和提升幅度未知，但实验证明了该框架在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于LLM系统开发和评估的各个阶段，例如模型选择、超参数调优、系统组件优化等。通过该框架，开发者可以更有效地评估不同系统配置的性能，并做出明智的决策。此外，该框架还可以用于构建LLM系统排行榜，并提供统计显著性的度量，以确保排行榜的公正性和可靠性。该框架的潜在应用领域包括自然语言处理、代码生成、机器翻译等。
📄 摘要（原文）
The evaluation of generative or discriminative large language model (LLM)-based systems is often a complex multi-dimensional problem. Typically, a set of system configuration alternatives are evaluated on one or more benchmark datasets, each with one or more evaluation metrics, which may differ between datasets. We often want to evaluate -- with a statistical measure of significance -- whether systems perform differently either on a given dataset according to a single metric, on aggregate across metrics on a dataset, or across datasets. Such evaluations can be done to support decision-making, such as deciding whether a particular system component change (e.g., choice of LLM or hyperparameter values) significantly improves performance over the current system configuration, or, more generally, whether a fixed set of system configurations (e.g., a leaderboard list) have significantly different performances according to metrics of interest. We present a framework implementation that automatically performs the correct statistical tests, properly aggregates the statistical results across metrics and datasets (a nontrivial task), and can visualize the results. The framework is demonstrated on the multi-lingual code generation benchmark CrossCodeEval, for several state-of-the-art LLMs.