State of What Art? A Call for Multi-Prompt LLM Evaluation
作者: Moran Mizrahi, Guy Kaplan, Dan Malkin, Rotem Dror, Dafna Shahaf, Gabriel Stanovsky
分类: cs.CL
发布日期: 2023-12-31 (更新: 2024-05-06)
备注: Accepted at TACL; pre-MIT Press publication version
💡 一句话要点
提出多提示LLM评估框架，解决单提示评估的脆弱性问题
🎯 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 多提示学习 鲁棒性分析 提示工程 模型选择
📋 核心要点
- 现有LLM评估基准依赖单一提示，导致评估结果对提示语敏感，缺乏鲁棒性。
- 提出多提示评估框架，使用多样化的提示集合评估LLM，提高评估的可靠性和泛化性。
- 通过大规模实验，揭示了现有LLM在不同提示下的性能差异，并提供了更全面的模型能力分析。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的最新进展催生了各种评估基准。这些基准通常依赖于单一指令模板来评估特定任务上的所有LLM。本文全面分析了通过单提示评估获得结果的脆弱性，涉及650万个实例，包括来自3个基准的20个不同的LLM和39个任务。为了提高分析的鲁棒性，我们建议使用一组不同的提示来评估LLM。我们讨论了针对特定用例（例如，LLM开发者与对特定下游任务感兴趣的开发者）量身定制的评估指标，确保对LLM能力进行更可靠和有意义的评估。然后，我们实施这些标准并对多个模型进行评估，从而深入了解当前LLM的真正优势和局限性。
🔬 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单一提示模板，这种方法存在严重的局限性。由于LLM对提示语的措辞非常敏感，单一提示可能无法充分挖掘模型的全部能力，导致评估结果具有很强的偶然性和脆弱性。这意味着基于单一提示的评估结果可能无法真实反映LLM的泛化能力和鲁棒性，从而误导研究人员和开发者。
核心思路：本文的核心思路是采用多提示评估策略，即使用一组多样化的提示语来评估LLM在特定任务上的表现。通过使用不同的提示语，可以更全面地考察LLM对同一任务的不同理解和处理方式，从而降低评估结果对特定提示语的依赖性，提高评估的可靠性和泛化性。这种方法类似于集成学习的思想，通过多个模型的投票来提高整体的预测准确性。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从现有的LLM评估基准中选取多个任务和数据集。2) 提示生成：为每个任务设计一组多样化的提示语，这些提示语在措辞、风格和表达方式上有所不同。3) 模型评估：使用不同的LLM在每个任务上，针对每个提示语进行评估，记录模型的输出结果。4) 结果分析：对不同提示语下的模型输出结果进行统计分析，计算模型的平均性能和性能方差，评估模型的鲁棒性。5) 指标设计：针对不同的应用场景（例如，LLM开发者和下游任务开发者），设计不同的评估指标，以更全面地评估LLM的能力。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了多提示评估的概念和框架。与传统的单提示评估方法相比，多提示评估能够更全面、更可靠地评估LLM的能力，降低评估结果对特定提示语的依赖性。此外，本文还针对不同的应用场景，设计了不同的评估指标，使得评估结果更具有针对性和实用性。
关键设计：在提示生成方面，研究人员需要精心设计提示语的多样性，例如，可以使用不同的句式结构、不同的关键词、不同的表达方式等。在结果分析方面，可以使用统计方法来计算模型的平均性能和性能方差，评估模型的鲁棒性。此外，还可以使用可视化方法来展示不同提示语下的模型输出结果，以便更直观地了解模型的行为。
📊 实验亮点
该研究通过对650万个实例进行实验，涉及20个不同的LLM和39个任务，证明了单提示评估的脆弱性。实验结果表明，使用多提示评估可以显著提高评估的可靠性和泛化性。研究人员还针对不同的应用场景，设计了不同的评估指标，使得评估结果更具有针对性和实用性。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于LLM的开发、评估和选择。LLM开发者可以使用多提示评估框架来更全面地了解模型的优势和局限性，从而改进模型的设计。下游任务开发者可以使用该框架来选择最适合其特定任务的LLM。此外，该研究还可以促进LLM评估基准的改进，使其更具鲁棒性和可靠性。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large language models (LLMs) have led to the development of various evaluation benchmarks. These benchmarks typically rely on a single instruction template for evaluating all LLMs on a specific task. In this paper, we comprehensively analyze the brittleness of results obtained via single-prompt evaluations across 6.5M instances, involving 20 different LLMs and 39 tasks from 3 benchmarks. To improve robustness of the analysis, we propose to evaluate LLMs with a set of diverse prompts instead. We discuss tailored evaluation metrics for specific use cases (e.g., LLM developers vs. developers interested in a specific downstream task), ensuring a more reliable and meaningful assessment of LLM capabilities. We then implement these criteria and conduct evaluations of multiple models, providing insights into the true strengths and limitations of current LLMs.