Automated Capability Discovery via Foundation Model Self-Exploration
作者: Cong Lu, Shengran Hu, Jeff Clune
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-06-09)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出自动化能力发现框架以评估基础模型的多样化能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基础模型 能力评估 自动化评估 开放式任务 自我探索
📋 核心要点
- 现有评估方法依赖大量人力，难以全面表征基础模型的能力和风险，且随着模型能力提升，设计新挑战变得愈加复杂。
- 本文提出的自动化能力发现（ACD）框架，利用基础模型自我探索，系统性地生成开放式任务以评估目标模型的能力。
- 实验结果表明，ACD能够自动生成数千个任务，并通过聚类分析揭示出多样化的能力领域和失败模式，且与人类评估高度一致。
📝 摘要（中文）
基础模型已成为通用助手，通过对网络规模数据的训练展现出多样化的能力。然而，准确表征这些能力及潜在风险仍然具有挑战性。现有评估方法通常需要大量人力，并且随着模型能力的提升，设计更具挑战性的任务变得愈加困难。本文提出了自动化能力发现（ACD）框架，将一个基础模型作为科学家，系统性地提出开放式任务以探测目标模型的能力。通过结合前沿模型与开放性思维，ACD能够自动发现目标模型中多样化的能力和失败模式。我们在多个基础模型（如GPT、Claude和Llama系列）上展示了ACD的有效性，自动生成数千个独特任务，并通过聚类揭示出数十个更广泛的能力领域和失败模式。我们进一步通过大量人类调查验证了方法的自动评分，观察到模型生成的评估与人类评估之间高度一致。所有代码和评估日志已开源。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决如何有效评估基础模型的多样化能力及潜在风险的问题。现有方法往往需要大量人力，且难以全面覆盖模型的能力范围。
核心思路：论文提出的ACD框架将基础模型作为科学家，利用其生成能力和自我评估能力，自动化地提出开放式任务以探测目标模型的能力。这样的设计旨在降低人力成本并提高评估的全面性。
技术框架：ACD框架主要包括任务生成模块和能力评估模块。任务生成模块负责设计开放式任务，而能力评估模块则对生成的任务进行自动评分和聚类分析，以识别能力领域和失败模式。
关键创新：ACD的核心创新在于其自动化任务生成与自我评估的结合，能够系统性地发现模型的潜在能力和失败模式，这在现有方法中是较为罕见的。
关键设计：在技术细节上，ACD使用了聚类算法对生成的任务进行分析，并通过大量人类评估来验证自动评分的准确性，确保评估结果的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ACD能够自动生成数千个独特任务，并通过聚类分析揭示出数十个能力领域和失败模式。与人类评估的结果高度一致，验证了ACD方法的有效性和可靠性，为基础模型的评估提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括基础模型的能力评估、AI系统的安全性分析以及新模型的开发与优化。通过自动化的能力发现，研究人员可以更高效地识别模型的优势与不足，从而推动AI技术的进步与应用。
📄 摘要（原文）
Foundation models have become general-purpose assistants, exhibiting diverse capabilities across numerous domains through training on web-scale data. It remains challenging to precisely characterize even a fraction of the full spectrum of these abilities and potential risks in any new model. Existing evaluation approaches often require significant human effort, and it is taking increasing effort to design ever harder challenges for more capable models. We introduce Automated Capability Discovery (ACD), a framework that designates one foundation model as a scientist to systematically propose open-ended tasks probing the abilities of a subject model (potentially itself). By combining frontier models with ideas from the field of open-endedness, ACD automatically and systematically uncovers a diverse spectrum of surprising capabilities and failures in the subject model. We demonstrate ACD across a range of foundation models (including the GPT, Claude, and Llama series), showing that it automatically generates thousands of distinct tasks, which are then clustered to reveal dozens of broader capability areas and failure modes, that would be challenging for any single team to uncover. We further validate our method's automated scoring with extensive human surveys, observing high agreement between model-generated and human evaluations. By leveraging foundation models' ability to both create tasks and self-evaluate, ACD is a significant step toward scalable, automated evaluation of novel AI systems. All code and evaluation logs are open-sourced at https://github.com/conglu1997/ACD.