FedEval-LLM: Federated Evaluation of Large Language Models on Downstream Tasks with Collective Wisdom

📄 arXiv: 2404.12273v1 📥 PDF

作者: Yuanqin He, Yan Kang, Lixin Fan, Qiang Yang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-04-18

备注: In Progress

💡 一句话要点

提出FedEval-LLM以解决大语言模型评估中的隐私与准确性问题

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

关键词: 联邦学习 大语言模型 隐私保护 评估框架 个性化模型 自然语言处理 生成任务

📋 核心要点

  1. 现有评估方法依赖标注数据和相似性度量，无法准确反映大语言模型在生成任务中的表现。
  2. FedEval-LLM框架通过个性化的LLM作为评审者，提供领域知识和集体评估能力，避免了对外部工具的依赖。
  3. 实验结果显示，个性化评估模型在下游任务中显著提升了评估能力，与人类偏好高度一致。

📝 摘要（中文）

联邦学习（FL）作为一种协作训练大语言模型（LLM）的新兴解决方案，面临着评估LLM的新挑战。传统评估方法依赖标注测试集和相似性度量，无法全面反映LLM在生成任务上的表现。同时，自动评估方法虽然有潜力，但因数据传输至外部服务器而存在数据泄露风险，并且在下游任务上表现不佳。为此，本文提出了名为FedEval-LLM的联邦评估框架，旨在无需依赖标注测试集和外部工具的情况下，提供LLM在下游任务上的可靠性能测量，确保强大的隐私保护能力。实验结果表明，个性化评估模型在下游任务上的评估能力显著提升，与人类偏好和RougeL分数高度一致，展示了FedEval-LLM在协作训练场景中的应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在联邦学习中的评估问题，现有方法无法全面反映模型性能，且存在数据隐私风险。

核心思路：提出FedEval-LLM框架，通过个性化的LLM作为评审者，利用集体智慧进行评估，避免传统方法的局限性。

技术框架：FedEval-LLM包括多个模块，首先收集参与者的个性化LLM，然后通过这些LLM进行集体评估，最后生成性能报告。

关键创新：最重要的创新点在于利用个性化LLM的集体评估能力，克服了单一评审者带来的不确定性和偏见，与传统方法相比，提供了更全面的评估。

关键设计：在设计中，采用了多样化的评审者组合，确保评估结果的多样性和准确性，同时优化了评估过程中的参数设置，以提高评估效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FedEval-LLM在个性化评估模型的应用中，与人类偏好和RougeL分数的高度一致性，表明其在下游任务评估中的有效性。相较于传统评估方法，FedEval-LLM显著提升了评估能力，展现出强大的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和内容生成等。通过提供更准确的评估方法，FedEval-LLM能够帮助研究者和开发者更好地理解和优化大语言模型的性能，推动相关技术的发展与应用。未来，该框架可能在数据隐私保护和模型评估的结合上产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) has emerged as a promising solution for collaborative training of large language models (LLMs). However, the integration of LLMs into FL introduces new challenges, particularly concerning the evaluation of LLMs. Traditional evaluation methods that rely on labeled test sets and similarity-based metrics cover only a subset of the acceptable answers, thereby failing to accurately reflect the performance of LLMs on generative tasks. Meanwhile, although automatic evaluation methods that leverage advanced LLMs present potential, they face critical risks of data leakage due to the need to transmit data to external servers and suboptimal performance on downstream tasks due to the lack of domain knowledge. To address these issues, we propose a Federated Evaluation framework of Large Language Models, named FedEval-LLM, that provides reliable performance measurements of LLMs on downstream tasks without the reliance on labeled test sets and external tools, thus ensuring strong privacy-preserving capability. FedEval-LLM leverages a consortium of personalized LLMs from participants as referees to provide domain knowledge and collective evaluation capability, thus aligning to the respective downstream tasks and mitigating uncertainties and biases associated with a single referee. Experimental results demonstrate a significant improvement in the evaluation capability of personalized evaluation models on downstream tasks. When applied to FL, these evaluation models exhibit strong agreement with human preference and RougeL-score on meticulously curated test sets. FedEval-LLM effectively overcomes the limitations of traditional metrics and the reliance on external services, making it a promising framework for the evaluation of LLMs within collaborative training scenarios.