SCAN: Structured Capability Assessment and Navigation for LLMs

📄 arXiv: 2505.06698v3 📥 PDF

作者: Zongqi Wang, Tianle Gu, Chen Gong, Xin Tian, Siqi Bao, Yujiu Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-10 (更新: 2025-10-06)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出SCAN框架，用于对LLM能力进行结构化评估与导航，实现细粒度能力分析。

🎯 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 能力评估 结构化评估 细粒度分析 LLM评判 自动化评估 分层分类体系

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估基准侧重模型排序，缺乏对模型能力的全面和细粒度理解，限制了用户和开发者的深入分析。
  2. SCAN框架通过自动构建能力分类体系、合成评估数据、可视化分析工具和改进的LLM评判方法，实现LLM能力的细粒度评估。
  3. 对21个主流LLM的评估表明，即使在同一能力类别下，不同子能力之间也存在显著性能差异，强调了细粒度评估的重要性。

📝 摘要（中文）

评估大型语言模型（LLM）变得越来越重要，自动评估基准作为人工评估的替代方案越来越受欢迎。然而，现有研究主要集中在近似模型排序，这些基准无法为用户和开发者提供对特定模型能力的全面和细粒度的理解。为了填补这一空白，我们提出了SCAN（结构化能力评估与导航），这是一个实用的框架，通过全面和细粒度的评估，能够详细地表征LLM的能力。SCAN包含四个关键组件：（1）TaxBuilder，它从广泛的查询中提取能力指示标签，以自动构建分层分类法；（2）RealMix，一种查询合成和过滤机制，确保每个能力标签都有足够的评估数据；（3）一套可视化和分析工具，方便高效地导航和分析模型能力；（4）一种基于PC$^2$（预比较派生标准）的LLM-as-a-Judge方法，与经典的LLM-as-a-Judge方法相比，实现了显著更高的准确性。使用SCAN，我们对21个主流LLM进行了全面评估。我们对GPT-OSS系列的详细分析揭示了显著的性能差异，即使在属于同一能力类别的子能力中也是如此。这一发现突出了细粒度评估在准确理解LLM行为方面的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM评估方法主要关注模型排序，无法提供关于模型在不同能力上的细粒度表现。用户和开发者难以了解模型在特定任务或子任务上的优势和劣势，阻碍了模型的优化和应用。现有方法缺乏对模型能力的结构化理解和有效导航。

核心思路：SCAN的核心思路是通过构建一个结构化的能力分类体系，并针对每个能力标签生成足够的评估数据，从而实现对LLM能力的细粒度评估。通过可视化和分析工具，用户可以方便地导航和分析模型在不同能力上的表现。同时，采用改进的LLM评判方法，提高评估的准确性。

技术框架：SCAN框架包含四个主要模块：TaxBuilder、RealMix、可视化和分析工具以及PC$^2$-based LLM-as-a-Judge。TaxBuilder自动从查询中提取能力标签，构建分层分类体系。RealMix合成和过滤查询，确保每个能力标签都有足够的评估数据。可视化和分析工具帮助用户导航和分析模型能力。PC$^2$-based LLM-as-a-Judge方法提高评估准确性。

关键创新：SCAN的关键创新在于其结构化的能力评估方法和PC$^2$-based LLM-as-a-Judge方法。结构化评估方法能够提供对LLM能力的细粒度理解，而PC$^2$-based LLM-as-a-Judge方法通过预比较派生标准，显著提高了评估的准确性，克服了传统LLM评判方法的局限性。

关键设计：TaxBuilder使用自动化的方法从大量查询中提取能力标签，并构建分层分类体系。RealMix采用查询合成和过滤机制，确保每个能力标签都有足够的评估数据。PC$^2$-based LLM-as-a-Judge方法通过预先比较不同模型的输出，从而生成更准确的评估标准。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SCAN框架对21个主流LLM进行了全面评估，揭示了GPT-OSS系列模型在不同子能力上的显著性能差异。PC$^2$-based LLM-as-a-Judge方法显著提高了评估准确性，优于传统的LLM评判方法。具体性能提升数据未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

SCAN框架可应用于LLM的开发、评估和选择。开发者可以使用SCAN来识别模型的优势和劣势，从而进行针对性的优化。评估者可以使用SCAN来全面评估模型的性能，并进行细粒度的能力分析。用户可以使用SCAN来选择最适合其需求的LLM。该研究有助于推动LLM的标准化评估和能力提升。

📄 摘要（原文）

Evaluating Large Language Models (LLMs) has become increasingly important, with automatic evaluation benchmarks gaining prominence as alternatives to human evaluation. While existing research has focused on approximating model rankings, such benchmarks fail to provide users and developers with a comprehensive and fine-grained understanding of a specific model's capabilities. To fill this gap, we propose \textbf{SCAN} (Structured Capability Assessment and Navigation), a practical framework that enables detailed characterization of LLM capabilities through comprehensive and fine-grained evaluation. SCAN incorporates four key components: (1) TaxBuilder, which extracts capability-indicating tags from extensive queries to construct a hierarchical taxonomy automatically; (2) RealMix, a query synthesis and filtering mechanism that ensures sufficient evaluation data for each capability tag; (3) a suite of visualization and analysis tools that facilitate efficient navigation and analysis of model capabilities; and (4) a PC$^2$-based (Pre-Comparison-derived Criteria) LLM-as-a-Judge approach that achieves significantly higher accuracy compared to classic LLM-as-a-Judge method. Using SCAN, we conduct a comprehensive evaluation of 21 mainstream LLMs. Our detailed analysis of the GPT-OSS family reveals substantial performance variations, even within sub-capabilities belonging to the same category of capability. This finding highlights the importance of fine-grained evaluation in accurately understanding LLM behavior. Project homepage and resources are available at \href{https://liudan193.github.io/Feedbacker/}{https://liudan193.github.io/Feedbacker/}.