Benchmark Self-Evolving: A Multi-Agent Framework for Dynamic LLM Evaluation
作者: Siyuan Wang, Zhuohan Long, Zhihao Fan, Zhongyu Wei, Xuanjing Huang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-18
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于多智能体框架的动态评估方法以提升大语言模型的评估准确性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 动态评估 多智能体系统 模型能力评估 自演化框架 性能差异 鲁棒性评估
📋 核心要点
- 现有的大语言模型评估方法无法准确反映模型在动态环境中的表现，导致评估结果的可靠性不足。
- 本文提出了一种基于多智能体的自演化框架，通过动态重构实例来扩展评估基准，从而实现更细致的模型能力评估。
- 实验结果表明，在新框架下，大多数模型的性能相较于原始结果有所下降，揭示了模型在不同任务中的能力差异。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基准自演化框架，以动态评估快速发展的大语言模型（LLMs），旨在更准确地评估其能力和局限性。我们利用多智能体系统操控原始实例的上下文或问题，通过高置信度重新构建新的演化实例，从而动态扩展现有基准。为实现更具可扩展性、鲁棒性和细粒度的评估，我们实施了六种重构操作，构建演化实例以测试LLMs在多样查询、数据噪声下的表现及其问题解决子能力。实验结果显示，在我们的可扩展和鲁棒评估下，大多数LLMs的表现普遍下降，这一现象更准确地反映了模型的能力。此外，我们的框架扩大了不同模型之间以及同一模型在不同任务中的性能差异，促进了针对特定任务的更明智模型选择。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有大语言模型评估方法的不足，特别是在动态环境中评估模型能力的准确性和可靠性。现有方法往往无法适应快速变化的模型特性，导致评估结果失真。
核心思路：论文的核心思路是利用多智能体系统动态操控评估实例的上下文和问题，通过高置信度的重构生成新的演化实例，从而扩展现有的评估基准。这种方法能够更全面地测试模型在不同条件下的表现。
技术框架：整体架构包括多个智能体协同工作，实施六种重构操作以生成演化实例。每个智能体负责不同的上下文或问题重构，确保生成的实例涵盖多样性和复杂性。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了动态重构机制，使得评估过程能够实时适应模型的变化。这一机制与传统静态评估方法形成鲜明对比，能够更准确地反映模型的实际能力。
关键设计：在设计上，框架中使用了多种参数设置和损失函数，以确保生成实例的质量和多样性。具体的网络结构和重构算法细节在论文中进行了详细描述，以支持高效的实例生成和评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在新的动态评估框架下，大多数大语言模型的性能普遍下降，反映出模型在不同任务中的能力差异。这种评估方式比传统方法更具鲁棒性，能够更准确地揭示模型的局限性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能问答等。通过提供更准确的模型评估，研究能够帮助开发者选择适合特定任务的模型，从而提升应用效果。未来，该框架还可以扩展到其他类型的机器学习模型评估中，推动整个领域的发展。
📄 摘要（原文）
This paper presents a benchmark self-evolving framework to dynamically evaluate rapidly advancing Large Language Models (LLMs), aiming for a more accurate assessment of their capabilities and limitations. We utilize a multi-agent system to manipulate the context or question of original instances, reframing new evolving instances with high confidence that dynamically extend existing benchmarks. Towards a more scalable, robust and fine-grained evaluation, we implement six reframing operations to construct evolving instances testing LLMs against diverse queries, data noise and probing their problem-solving sub-abilities. With this framework, we extend benchmark datasets of four tasks. Experimental results show a general performance decline in most LLMs against their original results. This decline under our scalable and robust evaluations, alongside our fine-grained evaluation, more accurately reflect models' capabilities. Besides, our framework widens performance discrepancies both between different models and within the same model across various tasks, facilitating more informed model selection for specific tasks (Code and data are available at https://github.com/NanshineLoong/Self-Evolving-Benchmark).