LLM Swiss Round: Aggregating Multi-Benchmark Performance via Competitive Swiss-System Dynamics

📄 arXiv: 2512.21010v1 📥 PDF

作者: Jiashuo Liu, Jiayun Wu, Chunjie Wu, Jingkai Liu, Zaiyuan Wang, Huan Zhou, Wenhao Huang, Hongseok Namkoong

分类: cs.LG, cs.AI, cs.PF

发布日期: 2025-12-24

备注: 18 pages

💡 一句话要点

提出基于竞争瑞士轮动态系统的LLM综合评估框架，解决静态评估的局限性。

🎯 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 瑞士轮算法 动态评估 风险敏感性分析 蒙特卡罗模拟

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估方法依赖静态评分，无法有效整合多维度基准测试结果，且忽略了模型在连续任务中的动态竞争能力。
  2. 论文提出竞争瑞士轮动态系统（CSD），模拟多轮竞赛，根据模型胜负记录动态配对，评估其综合性能。
  3. 通过蒙特卡罗模拟和失败敏感性分析，CSD能更准确地评估LLM的预期获胜分数和风险承受能力，提供更细致的排名。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展和多样化的专业基准测试需要从零散的、特定于任务的指标转变为一个整体的、竞争性的排名系统，该系统能够有效地聚合跨多个能力维度的性能。当前的评估方法主要使用静态评分，存在根本性的局限性。它们难以确定不同基准测试之间的适当混合比例，并且关键的是，它们无法捕捉模型在面对连续、高风险任务时的动态竞争适应性或脆弱性。为了解决这个问题，我们引入了新颖的竞争瑞士轮动态系统（CSD）框架。CSD模拟了一个多轮、连续的竞赛，其中模型根据其累积的胜负记录，在精心策划的基准测试序列中动态配对。并使用蒙特卡罗模拟（$N=100,000$次迭代）来近似统计上稳健的预期获胜分数（$E[S_m]$），从而消除随机配对和早期运气带来的噪声。此外，我们通过参数化每轮淘汰数量（$T_k$）来实现失败敏感性分析，这使我们能够根据模型的风险偏好来分析模型——区分稳健的通才和激进的专家。我们证明，CSD提供了比传统的聚合评分和静态配对模型更细致和上下文感知的排名，代表着迈向风险知情、下一代LLM评估的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）评估方法主要依赖于静态评分，这导致了几个关键问题。首先，不同基准测试之间的权重难以确定，导致综合评分可能无法准确反映模型的真实能力。其次，静态评分无法捕捉模型在连续、高风险任务中的动态表现，即模型在面对一系列挑战时的适应性和稳定性。最后，现有方法缺乏对模型风险承受能力的评估，无法区分稳健的通用模型和激进的专业模型。

核心思路：论文的核心思路是引入竞争瑞士轮动态系统（CSD），将LLM的评估过程模拟成一个多轮的竞赛。在这个竞赛中，模型根据其历史胜负记录动态配对，并在不同的基准测试中进行对抗。通过这种方式，可以更全面地评估模型的综合能力和动态适应性。此外，通过失败敏感性分析，可以评估模型在面对失败时的表现，从而更好地理解模型的风险承受能力。

技术框架：CSD框架主要包含以下几个阶段：1) 基准测试选择：选择一系列具有代表性的基准测试，以覆盖LLM的多个能力维度。2) 模型配对：根据模型的历史胜负记录，使用瑞士轮算法动态配对模型。3) 竞赛模拟：在每个配对中，模型在选定的基准测试上进行对抗，并记录胜负结果。4) 预期获胜分数计算：使用蒙特卡罗模拟（$N=100,000$次迭代）来近似统计上稳健的预期获胜分数（$E[S_m]$），从而消除随机配对和早期运气带来的噪声。5) 失败敏感性分析：通过参数化每轮淘汰数量（$T_k$），分析模型在不同风险水平下的表现。

关键创新：CSD框架的关键创新在于其动态性和竞争性。与传统的静态评分方法不同，CSD能够捕捉模型在连续任务中的动态表现，并评估其风险承受能力。此外，CSD使用瑞士轮算法进行模型配对，保证了每个模型都有机会与不同水平的对手进行对抗，从而更全面地评估其能力。

关键设计：CSD框架的关键设计包括：1) 瑞士轮算法：用于动态配对模型，保证公平性和竞争性。2) 蒙特卡罗模拟：用于计算预期获胜分数，消除随机性带来的影响。3) 失败敏感性分析：通过参数化每轮淘汰数量（$T_k$），评估模型在不同风险水平下的表现。参数$T_k$的具体数值需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的评估效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，CSD框架能够提供比传统聚合评分和静态配对模型更细致和上下文感知的LLM排名。CSD能够有效区分稳健的通用模型和激进的专业模型，并能更好地捕捉模型在连续任务中的动态表现。蒙特卡洛模拟的使用显著降低了随机配对带来的噪声，使得评估结果更加可靠。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的综合性能评估、模型选择和优化。通过CSD框架，可以更全面地了解LLM在不同任务和风险水平下的表现，从而为实际应用提供更可靠的依据。此外，该框架还可以用于指导LLM的训练和优化，使其在各种场景下都能表现出色。

📄 摘要（原文）

The rapid proliferation of Large Language Models (LLMs) and diverse specialized benchmarks necessitates a shift from fragmented, task-specific metrics to a holistic, competitive ranking system that effectively aggregates performance across multiple ability dimensions. Primarily using static scoring, current evaluation methods are fundamentally limited. They struggle to determine the proper mix ratio across diverse benchmarks, and critically, they fail to capture a model's dynamic competitive fitness or its vulnerability when confronted with sequential, high-stakes tasks. To address this, we introduce the novel Competitive Swiss-System Dynamics (CSD) framework. CSD simulates a multi-round, sequential contest where models are dynamically paired across a curated sequence of benchmarks based on their accumulated win-loss record. And Monte Carlo Simulation ($N=100,000$ iterations) is used to approximate the statistically robust Expected Win Score ($E[S_m]$), which eliminates the noise of random pairing and early-round luck. Furthermore, we implement a Failure Sensitivity Analysis by parameterizing the per-round elimination quantity ($T_k$), which allows us to profile models based on their risk appetite--distinguishing between robust generalists and aggressive specialists. We demonstrate that CSD provides a more nuanced and context-aware ranking than traditional aggregate scoring and static pairwise models, representing a vital step towards risk-informed, next-generation LLM evaluation.