tinyBenchmarks: evaluating LLMs with fewer examples

📄 arXiv: 2402.14992v2 📥 PDF

作者: Felipe Maia Polo, Lucas Weber, Leshem Choshen, Yuekai Sun, Gongjun Xu, Mikhail Yurochkin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-05-26)

备注: Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (ICML)

💡 一句话要点

提出tinyBenchmarks以降低LLM评估成本

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

关键词: 大型语言模型 评估方法 基准测试 性能估计 成本降低

📋 核心要点

  1. 现有的LLM评估方法通常需要数万个示例，导致评估成本高昂，效率低下。
  2. 本文提出了tinyBenchmarks，通过减少评估示例数量来有效估计LLM的性能，展示了在MMLU上仅需100个示例即可实现准确评估。
  3. 实验证明，使用tinyBenchmarks和评估工具能够可靠地重现原始评估结果，显著提高评估效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的多样性促使了各种基准的创建，以全面测试语言模型的能力。这些基准通常包含数万个示例，使得LLM的评估成本非常高。本文探讨了减少评估数量的策略，以有效评估LLM在多个关键基准上的表现。例如，我们展示了在MMLU这一流行的多项选择问答基准上，仅需评估100个精心挑选的示例即可准确估计LLM的表现。我们发布了评估工具和流行基准的精简版本，包括Open LLM Leaderboard、MMLU、HELM和AlpacaEval 2.0。我们的实证分析表明，这些工具和精简基准足以可靠且高效地重现原始评估结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）评估过程中示例数量过多导致的高成本和低效率问题。现有方法需要数万个示例进行评估，给研究和应用带来了负担。

核心思路：论文提出通过减少评估所需的示例数量，来有效估计LLM在多个基准上的性能。具体而言，研究表明在MMLU基准上，仅需100个精心挑选的示例即可获得准确的性能估计。

技术框架：整体架构包括评估工具的开发和流行基准的精简版本发布。主要模块包括数据选择、评估工具的实现以及与原始基准结果的对比分析。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了tinyBenchmarks这一概念，显著降低了评估所需的示例数量，与现有方法相比，能够在保持评估准确性的同时，显著提高效率。

关键设计：在设计中，关键参数包括示例的选择标准和评估工具的实现方式。损失函数和网络结构的具体细节未在摘要中提及，可能需要进一步的文献查阅。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在MMLU基准上，仅使用100个示例就能准确估计LLM的性能，显著降低了评估成本和时间。与传统方法相比，tinyBenchmarks能够在保持评估结果可靠性的同时，提高评估效率，展现出良好的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器学习模型评估和AI系统开发。通过降低评估成本，研究者和开发者可以更高效地测试和优化大型语言模型，从而推动相关技术的进步和应用。未来，该方法可能会影响LLM的广泛应用，促进其在教育、医疗和商业等领域的落地。

📄 摘要（原文）

The versatility of large language models (LLMs) led to the creation of diverse benchmarks that thoroughly test a variety of language models' abilities. These benchmarks consist of tens of thousands of examples making evaluation of LLMs very expensive. In this paper, we investigate strategies to reduce the number of evaluations needed to assess the performance of an LLM on several key benchmarks. For example, we show that to accurately estimate the performance of an LLM on MMLU, a popular multiple-choice QA benchmark consisting of 14K examples, it is sufficient to evaluate this LLM on 100 curated examples. We release evaluation tools and tiny versions of popular benchmarks: Open LLM Leaderboard, MMLU, HELM, and AlpacaEval 2.0. Our empirical analysis demonstrates that these tools and tiny benchmarks are sufficient to reliably and efficiently reproduce the original evaluation results.