Inadequacies of Large Language Model Benchmarks in the Era of Generative Artificial Intelligence

📄 arXiv: 2402.09880v2 📥 PDF

作者: Timothy R. McIntosh, Teo Susnjak, Nalin Arachchilage, Tong Liu, Paul Watters, Malka N. Halgamuge

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-10-14)

DOI: 10.1109/TAI.2025.3569516

💡 一句话要点

提出统一评估框架以解决大型语言模型基准不足问题

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

关键词: 大型语言模型 评估基准 动态行为分析 人工智能伦理 标准化方法

📋 核心要点

  1. 现有的LLM基准存在偏见、推理测量困难和文化忽视等显著不足，影响了评估的有效性。
  2. 论文提出了一种统一的评估框架，通过人、过程和技术的视角来系统评估LLM基准的功能与完整性。
  3. 研究结果揭示了LLM基准的多项局限性，并强调了需要转向动态行为分析以更好地捕捉LLMs的复杂性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）能力的快速提升，公众对不同LLMs的评估与比较产生了浓厚兴趣，促使研究者们提出了多种LLM基准。然而，现有基准存在显著不足。本文研究了23个最先进的LLM基准，采用统一评估框架，从人、过程和技术的角度进行评估，发现了偏见、真实推理测量困难、适应性差等问题。研究强调了制定标准化方法、监管确定性和伦理指南的紧迫性，倡导从静态基准向动态行为分析的演变，以准确捕捉LLMs的复杂行为及潜在风险。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型基准在评估有效性和完整性方面的不足，特别是存在的偏见和测量困难等问题。

核心思路：通过建立一个统一的评估框架，综合考虑人、过程和技术三个维度，系统性地评估现有LLM基准的功能和完整性，以识别其局限性。

技术框架：该框架包括三个主要模块：1) 人员评估，关注评估者的多样性；2) 过程评估，分析实施的一致性和复杂性；3) 技术评估，考察基准的适应性和推理能力。

关键创新：最重要的创新在于提出了动态行为分析的概念，取代了传统的静态基准，以更全面地捕捉LLMs的复杂行为和潜在风险。

关键设计：在评估过程中，采用了多样化的评估者群体，设计了适应性强的评估流程，并引入了对文化和意识形态规范的考量，以确保评估的全面性和公正性。

📊 实验亮点

研究揭示了23个LLM基准的多项局限性，包括偏见和推理测量困难，强调了动态行为分析的重要性。这一转变有助于更准确地捕捉LLMs的复杂行为，提升评估的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能系统的评估与监管、教育领域的智能辅导系统，以及社会科学研究中的语言模型应用。通过建立标准化的评估方法，可以提升AI系统的可信度和社会接受度，促进其更好地融入社会。

📄 摘要（原文）

The rapid rise in popularity of Large Language Models (LLMs) with emerging capabilities has spurred public curiosity to evaluate and compare different LLMs, leading many researchers to propose their own LLM benchmarks. Noticing preliminary inadequacies in those benchmarks, we embarked on a study to critically assess 23 state-of-the-art LLM benchmarks, using our novel unified evaluation framework through the lenses of people, process, and technology, under the pillars of benchmark functionality and integrity. Our research uncovered significant limitations, including biases, difficulties in measuring genuine reasoning, adaptability, implementation inconsistencies, prompt engineering complexity, evaluator diversity, and the overlooking of cultural and ideological norms in one comprehensive assessment. Our discussions emphasized the urgent need for standardized methodologies, regulatory certainties, and ethical guidelines in light of Artificial Intelligence (AI) advancements, including advocating for an evolution from static benchmarks to dynamic behavioral profiling to accurately capture LLMs' complex behaviors and potential risks. Our study highlighted the necessity for a paradigm shift in LLM evaluation methodologies, underlining the importance of collaborative efforts for the development of universally accepted benchmarks and the enhancement of AI systems' integration into society.