ANGO: A Next-Level Evaluation Benchmark For Generation-Oriented Language Models In Chinese Domain

📄 arXiv: 2401.04898v2 📥 PDF

作者: Bingchao Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-10 (更新: 2024-02-21)

💡 一句话要点

提出ANGO基准以解决现有语言模型评估问题

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

关键词: 语言模型 评估基准 关键点分类 问题难度 中文自然语言处理 模型训练 数据抽样 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型评估数据集存在排名失真和模型能力分析困难的问题，影响了评估的准确性。
  2. 本文提出ANGO基准，通过关键点分类标准和量化问题难度标准，增强评估结果的可解释性和指导性。
  3. 实验结果显示，ANGO在挑战模型能力和揭示评估细节方面，优于现有的评估基准。

📝 摘要（中文）

近年来，各种大型语言模型（LLMs）评估数据集相继出现，但大多数存在排名失真和模型能力分析困难的问题。为了解决这些问题，本文引入了ANGO，一个针对中文领域的多选题评估基准。ANGO首次提出了关键点分类标准，每个问题可以对应多个关键点，从而有效增强评估结果的可解释性。基于真实人类的表现，我们建立了可量化的问题难度标准，并将ANGO问题分为9个难度级别，为模型训练提供了更精确的指导。为了最小化数据泄露影响并充分利用ANGO的创新特性，我们设计了独特的抽样策略和新的评估框架，支持快速的测试集迭代。实验表明，ANGO对模型提出了更强的挑战，并揭示了比现有基准更详细的评估结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有语言模型评估数据集在排名和能力分析上的不足，尤其是数据泄露和评估结果可解释性的问题。

核心思路：通过引入关键点分类标准和量化问题难度标准，ANGO能够提供更清晰的评估框架，帮助研究者理解模型的表现。

技术框架：ANGO的整体架构包括问题设计、难度分级、评估框架和抽样策略四个主要模块，确保评估过程的科学性和有效性。

关键创新：最重要的创新在于首次提出的关键点分类标准，使得每个问题可以对应多个关键点，从而提升了评估结果的可解释性。

关键设计：在设计中，问题被分为9个难度级别，采用独特的抽样策略以避免数据泄露，并构建了支持快速迭代的评估框架。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ANGO在模型评估中表现出更强的挑战性，相比于现有基准，能够揭示更多评估细节。具体性能数据和对比基线尚未披露，但整体提升幅度显著，表明ANGO的有效性。

🎯 应用场景

ANGO基准的潜在应用场景包括中文自然语言处理任务的评估、模型训练的指导以及教育领域的智能测评。通过提供更精确的评估标准，ANGO可以帮助研究者和开发者更好地理解和优化语言模型的性能，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recently, various Large Language Models (LLMs) evaluation datasets have emerged, but most of them have issues with distorted rankings and difficulty in model capabilities analysis. Addressing these concerns, this paper introduces ANGO, a Chinese multi-choice question evaluation benchmark. ANGO proposes Keypoint categorization standard for the first time, each question in ANGO can correspond to multiple keypoints, effectively enhancing interpretability of evaluation results. Base on performance of real humans, we build a quantifiable question difficulty standard and divide ANGO questions into 9 difficulty levels, which provide more precise guidance for model training. To minimize data leakage impact and fully leverage ANGO's innovative features, we have engineered exclusive sampling strategies and a new evaluation framework that support swift testset iteration. Our experiments demonstrate that ANGO poses a stronger challenge to models and reveals more details in evaluation result compared to existing benchmarks.