EffiEval: Efficient and Generalizable Model Evaluation via Capability Coverage Maximization

📄 arXiv: 2508.09662v1 📥 PDF

作者: Yaoning Wang, Jiahao Ying, Yixin Cao, Yubo Ma, Yugang Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

提出EffiEval以解决大语言模型评估中的计算挑战

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

关键词: 模型评估 大型语言模型 自适应选择 评估效率 公平性 代表性 计算机视觉 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的模型评估方法通常依赖于绝对性能或需要大量评估数据，导致计算资源消耗巨大。
  2. EffiEval提出了一种无训练的评估方法，通过自适应选择高质量代表性子集来提高评估效率。
  3. 实验结果显示，EffiEval在多个基准上实现了与全数据集评估相当的排名一致性，且仅需使用少量数据。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展和日益多样化的评估基准的出现，模型评估面临着显著的计算挑战。本文提出EffiEval，这是一种无训练的高效基准评估方法，有效解决了数据冗余问题，同时保持高评估可靠性。我们的方案旨在满足高质量评估的三个关键标准：代表性、公平性和可迁移性。与传统方法不同，EffiEval基于模型效用指数（MUI）自适应选择高质量的代表性子集。大量实验表明，EffiEval在多个公共基准和不同的LLMs上实现了与全数据集评估的强排名一致性，仅使用原始数据的一小部分。此外，该方法灵活且可扩展，允许用户根据具体需求平衡评估效率和代表性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型评估中的计算挑战，现有方法往往依赖于大量数据和绝对性能，导致效率低下和偏差问题。

核心思路：EffiEval通过模型效用指数（MUI）自适应选择高质量的代表性子集，确保评估的代表性和公平性，同时避免对模型性能的依赖。

技术框架：EffiEval的整体架构包括数据选择模块、评估指标计算模块和结果分析模块。数据选择模块根据MUI进行样本选择，评估指标模块计算模型性能，结果分析模块提供评估结果的可视化和解释。

关键创新：EffiEval的主要创新在于其无训练的评估方法和自适应样本选择机制，与传统方法相比，显著提高了评估的效率和可靠性。

关键设计：在设计中，EffiEval使用了特定的参数设置来优化MUI的计算，并采用了灵活的评估指标，以适应不同的数据集和模型家族。

📊 实验亮点

在多个公共基准上，EffiEval展示了与全数据集评估相当的排名一致性，且仅使用原始数据的10%至20%。这一结果表明，EffiEval在评估效率上有显著提升，同时保持了高评估可靠性。

🎯 应用场景

EffiEval的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等。通过提高评估效率和可靠性，EffiEval能够帮助研究人员和开发者更快速地评估和优化大型语言模型，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) and the development of increasingly large and diverse evaluation benchmarks have introduced substantial computational challenges for model assessment. In this paper, we present EffiEval, a training-free approach for efficient benchmarking that effectively addresses data redundancy while maintaining high evaluation reliability. Our method is specifically designed to meet three key criteria for high-quality evaluation: representativeness, by ensuring comprehensive coverage of model capabilities; fairness, by remaining independent of model performance during sample selection to avoid bias; and generalizability, by enabling flexible transfer across datasets and model families without reliance on large-scale evaluation data. Unlike traditional methods that rely on absolute performance or require extensive evaluation data, our approach adaptively selects high-quality representative subsets based on the Model Utility Index (MUI). Extensive experiments on multiple public benchmarks and diverse LLMs demonstrate that EffiEval achieves strong ranking consistency with full-dataset evaluation using only a small fraction of the original data. Furthermore, our method is flexible and scalable in size, allowing users to balance evaluation efficiency and representativeness according to specific needs. Overall, EffiEval provides a practical and generalizable solution for reliable, fair, and efficient evaluation in the era of LLMs.