Unearthing Skill-Level Insights for Understanding Trade-Offs of Foundation Models
作者: Mazda Moayeri, Vidhisha Balachandran, Varun Chandrasekaran, Safoora Yousefi, Thomas Fel, Soheil Feizi, Besmira Nushi, Neel Joshi, Vibhav Vineet
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-10-17 (更新: 2024-10-24)
备注: Code at: github.com/microsoft/skill-slice-insights
💡 一句话要点
通过解析模型生成理由，挖掘技能层面的洞察，理解大模型的权衡
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大模型评估 技能分析 模型理由 技能切片 模型路由
📋 核心要点
- 现有评估方法难以区分模型在不同技能上的表现，导致对模型能力理解不够深入。
- 该论文提出一种自动方法，通过分析模型生成的理由来识别评估实例所需的技能。
- 实验结果表明，该方法能够发现模型在不同技能上的权衡，并提升整体准确率。
📝 摘要（中文）
随着模型能力的增强，评估变得越来越复杂，在同一基准甚至同一实例中测试多种技能。然而，当检查总体准确率时，技能方面的表现被掩盖，未能充分利用现代基准所包含的丰富信号。我们提出了一种自动方法，通过检查模型生成的理由来恢复任何评估实例的相关潜在技能。在验证了理由解析技能的相关性并推断了12个基准上4.6万个实例的技能后，我们观察到许多技能在基准之间是通用的，从而能够整理出数百个技能切片（即测试共同技能的实例集）。检查这些切片上的准确率可以产生关于模型权衡的新颖见解：例如，与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet相比，Gemini 1.5 Pro在“计算摩尔质量”方面的准确率平均高出18%，但在“应用宪法”方面的准确率低19%，尽管这三个模型的总体准确率仅相差0.4%。此外，我们通过展示从技能切片分析中获得的见解可以推广到保留实例来证明我们方法的实用性：当将每个实例路由到在相关技能上最强的模型时，我们在12个数据集语料库上看到了3%的准确率提升。我们的技能切片和框架为模型评估开辟了一条新途径，利用技能特定的分析来解锁对模型能力的更精细和可操作的理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大模型评估基准通常混合了多种技能，导致整体准确率难以反映模型在特定技能上的真实表现。现有方法缺乏对模型技能的细粒度分析，无法有效理解模型之间的权衡，也无法针对特定任务选择最合适的模型。
核心思路：该论文的核心思路是通过分析模型在解决问题时生成的理由（rationale），从中提取出该问题所需要的技能。通过对大量实例进行技能提取，可以构建技能切片，即包含相同技能的实例集合。然后，可以针对每个技能切片评估不同模型的表现，从而揭示模型在不同技能上的优劣势。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 理由生成：使用大模型对评估实例生成理由。2) 技能解析：从理由中提取出相关的技能。这部分使用了自然语言处理技术，例如关键词提取、命名实体识别等。3) 技能切片构建：将具有相同技能的实例归类到同一个技能切片中。4) 模型评估：针对每个技能切片，评估不同模型的准确率。5) 模型路由：根据实例所需的技能，将实例路由到在该技能上表现最佳的模型。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种自动化的技能提取方法，能够从模型生成的理由中识别出评估实例所需的技能。这种方法无需人工标注，可以大规模地应用于各种评估基准。此外，该论文还提出了技能切片的概念，能够对模型在不同技能上的表现进行细粒度分析。
关键设计：技能解析模块是该方法的核心。论文中使用了多种自然语言处理技术来提取技能，例如关键词提取、命名实体识别等。具体的实现细节未知，但可以推测使用了预训练语言模型来提高技能提取的准确率。此外，模型路由模块的设计也至关重要，需要根据不同技能的权重来选择合适的模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地识别评估实例所需的技能，并构建技能切片。通过分析技能切片上的准确率，可以发现模型在不同技能上的权衡。例如，Gemini 1.5 Pro在“计算摩尔质量”方面的准确率平均高出GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet 18%，但在“应用宪法”方面的准确率低19%。此外，将实例路由到在相关技能上最强的模型，可以在12个数据集语料库上看到3%的准确率提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大模型评估、模型选择和模型组合等领域。通过了解模型在不同技能上的表现，可以更有效地评估模型的优缺点，并根据具体任务选择最合适的模型。此外，还可以将多个模型组合起来，利用各自的优势，从而提高整体性能。该方法还有助于指导模型训练，提升模型在特定技能上的能力。
📄 摘要（原文）
With models getting stronger, evaluations have grown more complex, testing multiple skills in one benchmark and even in the same instance at once. However, skill-wise performance is obscured when inspecting aggregate accuracy, under-utilizing the rich signal modern benchmarks contain. We propose an automatic approach to recover the underlying skills relevant for any evaluation instance, by way of inspecting model-generated rationales. After validating the relevance of rationale-parsed skills and inferring skills for $46$k instances over $12$ benchmarks, we observe many skills to be common across benchmarks, resulting in the curation of hundreds of skill-slices (i.e. sets of instances testing a common skill). Inspecting accuracy over these slices yields novel insights on model trade-offs: e.g., compared to GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet, on average, Gemini 1.5 Pro is $18\%$ more accurate in "computing molar mass", but $19\%$ less accurate in "applying constitutional law", despite the overall accuracies of the three models differing by a mere $0.4\%$. Furthermore, we demonstrate the practical utility of our approach by showing that insights derived from skill slice analysis can generalize to held-out instances: when routing each instance to the model strongest on the relevant skills, we see a $3\%$ accuracy improvement over our $12$ dataset corpus. Our skill-slices and framework open a new avenue in model evaluation, leveraging skill-specific analyses to unlock a more granular and actionable understanding of model capabilities.