KIEval: A Knowledge-grounded Interactive Evaluation Framework for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.15043v2 📥 PDF

作者: Zhuohao Yu, Chang Gao, Wenjin Yao, Yidong Wang, Wei Ye, Jindong Wang, Xing Xie, Yue Zhang, Shikun Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-06-03)

备注: Accepted to ACL 2024 (main conference); 19 pages, 5 figures, 19 tables, code is available at: https://github.com/zhuohaoyu/KIEval

💡 一句话要点

提出KIEval框架以解决大语言模型评估中的数据污染问题

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

关键词: 大语言模型 自动评估 数据污染 知识驱动 互动评估 多轮对话 模型性能 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的评估方法在面对数据污染时，往往无法准确反映模型的真实性能，导致评估结果失真。
  2. KIEval框架通过引入LLM驱动的交互者角色，利用动态生成的对话来评估模型的知识应用能力，增强了评估的抗污染性。
  3. 在七个主流LLM的实验中，KIEval展示了其有效性，揭示数据污染对模型实际应用和理解的负面影响。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）的自动评估方法受到数据污染的影响，导致对其有效性的评估被夸大。现有策略主要集中在量化污染状态，而非准确评估模型性能。本文提出KIEval，一个知识驱动的互动评估框架，首次引入了基于LLM的“交互者”角色，以实现动态的抗污染评估。KIEval通过在传统LLM基准测试中引入领域特定知识的问题，利用动态生成的多轮知识聚焦对话，判断模型的回答是否仅仅是基准答案的回忆，还是能够在更复杂的对话中展示深刻理解。对七个领先的LLM在五个数据集上的广泛实验验证了KIEval的有效性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型评估中由于数据污染导致的性能评估失真问题。现有方法主要关注污染状态的量化，而非模型的真实表现。

核心思路：KIEval框架通过引入一个基于LLM的交互者角色，利用多轮对话动态评估模型的知识应用能力，旨在提高评估的准确性和抗污染性。

技术框架：KIEval的整体架构包括一个交互者模块和多个知识聚焦对话轮次。评估过程从一个领域特定的问题开始，随后通过多轮对话深入探讨模型的回答。

关键创新：KIEval的主要创新在于引入了动态生成的对话评估机制，使得评估不仅限于静态答案的回忆，而是考察模型的深层理解能力。这一方法与传统的评估方式有本质区别。

关键设计：在设计中，KIEval采用了特定的对话生成策略，确保生成的对话能够有效引导模型展示其知识应用能力，同时设置了适当的评估标准以量化模型的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在对七个主流大语言模型的评估中，KIEval显著提升了模型在复杂对话中的表现，验证了其有效性。实验结果表明，数据污染不仅没有提升模型的实际应用能力，反而可能导致负面影响，强调了KIEval在真实场景中的重要性。

🎯 应用场景

KIEval框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要高准确性和可靠性的自然语言处理任务中，如智能客服、教育辅导和信息检索等领域。通过提供更为精准的模型评估，KIEval能够帮助开发者更好地理解和优化大语言模型的性能，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Automatic evaluation methods for large language models (LLMs) are hindered by data contamination, leading to inflated assessments of their effectiveness. Existing strategies, which aim to detect contaminated texts, focus on quantifying contamination status instead of accurately gauging model performance. In this paper, we introduce KIEval, a Knowledge-grounded Interactive Evaluation framework, which incorporates an LLM-powered "interactor" role for the first time to accomplish a dynamic contamination-resilient evaluation. Starting with a question in a conventional LLM benchmark involving domain-specific knowledge, KIEval utilizes dynamically generated, multi-round, and knowledge-focused dialogues to determine whether a model's response is merely a recall of benchmark answers or demonstrates a deep comprehension to apply knowledge in more complex conversations. Extensive experiments on seven leading LLMs across five datasets validate KIEval's effectiveness and generalization. We also reveal that data contamination brings no contribution or even negative effect to models' real-world applicability and understanding, and existing contamination detection methods for LLMs can only identify contamination in pre-training but not during supervised fine-tuning.