Efficient Evaluation of Large Language Models via Collaborative Filtering

📄 arXiv: 2504.08781v1 📥 PDF

作者: Xu-Xiang Zhong, Chao Yi, Han-Jia Ye

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-04-05

💡 一句话要点

提出基于协同过滤的LLM高效评估方法，降低推理开销并准确预估模型性能

🎯 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 协同过滤 推荐系统 模型性能预测 高效评估

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估方法因测试实例数量巨大和推理速度慢而成本高昂，亟需高效的评估方案。
  2. 借鉴推荐系统中的协同过滤思想，将LLM评估问题转化为用户-物品交互的预测问题。
  3. 通过实例选择和性能预测两个阶段，在减少推理开销的同时，准确估计LLM在完整基准上的性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）的发展，涌现出大量基准来衡量和比较不同LLM的能力。然而，由于测试实例数量庞大且推理速度慢，评估LLM的成本很高。本文旨在探索如何基于模型在从基准中抽样的一小部分实例上的评估结果，高效地估计模型在给定基准上的真实性能。受到推荐系统（RS）中协同过滤（CF）的启发，我们将LLM视为用户，将测试实例视为项目，并提出了一种两阶段方法。在第一阶段，我们将实例选择视为向用户推荐产品，以选择能够轻松区分模型性能的实例。在第二阶段，我们将性能预测视为RS中的评分预测问题，以预测目标LLM在未选择实例上的行为。在多个LLM和数据集上的实验表明，我们的方法可以准确地估计目标模型的性能，同时大大降低其推理开销。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）评估成本高昂的问题。现有的评估方法需要对大量测试实例进行推理，导致时间和计算资源的巨大消耗。因此，如何在减少评估实例数量的同时，保证评估结果的准确性，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是将LLM评估问题类比于推荐系统中的用户-物品交互问题。具体来说，将LLM视为用户，测试实例视为物品，LLM在测试实例上的表现视为用户对物品的评分。通过借鉴协同过滤的思想，利用少量已评估的实例来预测LLM在未评估实例上的表现，从而实现高效的LLM评估。这种类比的合理性在于，不同的LLM在不同测试实例上的表现存在差异，类似于不同用户对不同物品的偏好不同。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：实例选择和性能预测。在实例选择阶段，目标是选择一小部分最具代表性的实例，这些实例能够最大程度地区分不同LLM的性能。该阶段类似于推荐系统中的物品推荐，旨在为每个LLM选择最能反映其能力的实例。在性能预测阶段，利用已评估实例上的性能数据，预测LLM在未评估实例上的性能。该阶段类似于推荐系统中的评分预测，旨在预测用户对未交互物品的评分。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将协同过滤的思想引入到LLM评估领域。通过将LLM评估问题转化为推荐系统问题，可以利用推荐系统中成熟的算法和技术来解决LLM评估的效率问题。与传统的随机抽样方法相比，该方法能够选择更具代表性的实例，从而提高评估结果的准确性。

关键设计：在实例选择阶段，可以使用各种推荐算法，例如基于内容的推荐、协同过滤等。在性能预测阶段，可以使用各种评分预测模型，例如矩阵分解、神经网络等。具体的参数设置和模型选择取决于具体的应用场景和数据集。论文中可能采用了特定的实例选择和性能预测算法，但摘要中未明确指出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法在多个LLM和数据集上的有效性，表明该方法能够在大大降低推理开销的同时，准确地估计目标模型的性能。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于LLM的快速评估和选型，例如在模型开发阶段，可以利用该方法快速评估不同模型的性能，从而加速模型迭代。在模型部署阶段，可以利用该方法选择最适合特定任务的模型。此外，该方法还可以用于构建LLM评估平台，为用户提供高效、准确的LLM评估服务。

📄 摘要（原文）

With the development of Large Language Models (LLMs), numerous benchmarks have been proposed to measure and compare the capabilities of different LLMs. However, evaluating LLMs is costly due to the large number of test instances and their slow inference speed. In this paper, we aim to explore how to efficiently estimate a model's real performance on a given benchmark based on its evaluation results on a small number of instances sampled from the benchmark. Inspired by Collaborative Filtering (CF) in Recommendation Systems (RS), we treat LLMs as users and test instances as items and propose a two-stage method. In the first stage, we treat instance selection as recommending products to users to choose instances that can easily distinguish model performance. In the second stage, we see performance prediction as rating prediction problem in RS to predict the target LLM's behavior on unselected instances. Experiments on multiple LLMs and datasets imply that our method can accurately estimate the target model's performance while largely reducing its inference overhead.