Data Efficient Evaluation of Large Language Models and Text-to-Image Models via Adaptive Sampling

📄 arXiv: 2406.15527v1 📥 PDF

作者: Cong Xu, Gayathri Saranathan, Mahammad Parwez Alam, Arpit Shah, James Lim, Soon Yee Wong, Foltin Martin, Suparna Bhattacharya

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-06-21

💡 一句话要点

SubLIME：通过自适应采样实现大语言模型和文图模型的数据高效评估

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

关键词: 大语言模型评估 文本到图像模型评估 自适应采样 数据高效 基准测试 模型排名 计算成本

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型和文图模型的评估计算成本高昂，阻碍了模型能力的全面理解和快速迭代。
  2. SubLIME通过自适应采样，选择最具代表性的基准子集，在保证评估质量的同时，显著降低计算成本。
  3. 实验表明，SubLIME在多个NLP和文图基准上，仅需少量样本即可实现与全量数据一致的模型排名。

📝 摘要（中文）

评估大型语言模型（LLM）和文本到图像模型是一项计算密集型任务，常常被忽视。高效的评估对于理解这些模型的多样化能力以及比较不断涌现的新模型和基准至关重要。为此，我们提出了SubLIME，一个数据高效的评估框架，它采用自适应采样技术，如聚类和基于质量的方法，来创建具有代表性的基准子集。我们的方法确保了与完整数据集相比，模型排名在统计上保持一致，这通过高皮尔逊相关系数得到证实。在六个NLP基准上的实证分析表明：（1）基于质量的抽样在10%的抽样率下，始终与完整数据集保持强相关性（0.85至0.95），例如Quality SE和Quality CPD；（2）聚类方法在特定基准（如MMLU）中表现出色；（3）没有一种方法在所有指标上都普遍优于其他方法。扩展此框架，我们利用HEIM排行榜覆盖了17个不同基准上的25个文本到图像模型。SubLIME动态地为每个基准选择最佳技术，从而显著降低了评估成本，同时保持了排名完整性和分数分布。值得注意的是，对于像MMLU这样的基准，1%的最小抽样率证明是有效的。此外，我们证明，采用基于难度的抽样来针对更具挑战性的基准部分，可以增强模型区分度，并扩大分数分布。我们还结合语义搜索、工具使用和GPT-4审查来识别特定LLM类别（如编码基准）中基准之间的冗余。这使我们能够进一步减少维持目标排名所需的样本数量。总而言之，SubLIME为LLM和文本到图像模型的稳健评估提供了一种通用且经济高效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）和文本到图像模型评估过程中计算资源消耗过大的问题。现有方法通常需要对整个数据集进行评估，这对于大型模型和不断涌现的新基准来说，成本非常高昂。此外，现有方法缺乏对不同基准数据集特点的考虑，采用统一的评估策略可能导致效率低下。

核心思路：论文的核心思路是通过自适应采样技术，选择具有代表性的基准数据集子集进行评估，从而在保证评估结果准确性的前提下，显著降低计算成本。这种方法的核心在于根据不同基准的特点，动态选择最佳的采样策略，以最小的样本量获得与全量数据评估相似的模型排名和性能分布。

技术框架：SubLIME框架包含以下主要模块：1) 数据分析模块：对基准数据集进行分析，提取特征，例如样本难度、质量等。2) 采样策略选择模块：根据数据分析结果，选择合适的采样策略，包括基于质量的采样（Quality SE, Quality CPD）、聚类采样等。3) 子集生成模块：根据选定的采样策略，从原始基准数据集中生成具有代表性的子集。4) 模型评估模块：使用生成的子集对模型进行评估，得到模型在子集上的性能指标。5) 结果验证模块：将子集评估结果与全量数据评估结果进行比较，验证子集评估的准确性和可靠性。框架还利用HEIM排行榜扩展到文图模型评估，并结合语义搜索、工具使用和GPT-4审查来识别基准冗余。

关键创新：SubLIME的关键创新在于其自适应性。它不是采用单一的采样策略，而是根据不同基准数据集的特点，动态选择最佳的采样策略。此外，SubLIME还结合了多种技术，如基于质量的采样、聚类采样、语义搜索等，以提高采样效率和评估准确性。通过难度抽样来针对更具挑战性的基准部分，增强模型区分度。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 质量评估指标：定义了用于衡量样本质量的指标，例如Quality SE和Quality CPD。2) 采样率选择策略：根据基准数据集的特点，动态选择合适的采样率。实验表明，对于某些基准，1%的采样率即可达到良好的评估效果。3) 采样策略组合：结合多种采样策略，例如先进行聚类，然后在每个簇内进行基于质量的采样，以提高采样效率和评估准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SubLIME在六个NLP基准上，仅使用10%的样本即可实现与全量数据评估结果高度相关的模型排名（皮尔逊相关系数0.85-0.95）。对于MMLU等基准，1%的采样率即可有效。此外，通过难度抽样，可以增强模型区分度，扩大分数分布。SubLIME在文图模型评估中也表现出良好的效果，显著降低了评估成本。

🎯 应用场景

SubLIME可广泛应用于大语言模型和文本到图像模型的快速评估和比较。它能够帮助研究人员和开发者在有限的计算资源下，高效地评估模型的性能，从而加速模型开发和迭代过程。此外，SubLIME还可以用于构建更高效的模型选择和优化流程，降低模型部署成本。

📄 摘要（原文）

Evaluating LLMs and text-to-image models is a computationally intensive task often overlooked. Efficient evaluation is crucial for understanding the diverse capabilities of these models and enabling comparisons across a growing number of new models and benchmarks. To address this, we introduce SubLIME, a data-efficient evaluation framework that employs adaptive sampling techniques, such as clustering and quality-based methods, to create representative subsets of benchmarks. Our approach ensures statistically aligned model rankings compared to full datasets, evidenced by high Pearson correlation coefficients. Empirical analysis across six NLP benchmarks reveals that: (1) quality-based sampling consistently achieves strong correlations (0.85 to 0.95) with full datasets at a 10\% sampling rate such as Quality SE and Quality CPD (2) clustering methods excel in specific benchmarks such as MMLU (3) no single method universally outperforms others across all metrics. Extending this framework, we leverage the HEIM leaderboard to cover 25 text-to-image models on 17 different benchmarks. SubLIME dynamically selects the optimal technique for each benchmark, significantly reducing evaluation costs while preserving ranking integrity and score distribution. Notably, a minimal sampling rate of 1% proves effective for benchmarks like MMLU. Additionally, we demonstrate that employing difficulty-based sampling to target more challenging benchmark segments enhances model differentiation with broader score distributions. We also combine semantic search, tool use, and GPT-4 review to identify redundancy across benchmarks within specific LLM categories, such as coding benchmarks. This allows us to further reduce the number of samples needed to maintain targeted rank preservation. Overall, SubLIME offers a versatile and cost-effective solution for the robust evaluation of LLMs and text-to-image models.