BenchHub: A Unified Benchmark Suite for Holistic and Customizable LLM Evaluation

📄 arXiv: 2506.00482v1 📥 PDF

作者: Eunsu Kim, Haneul Yoo, Guijin Son, Hitesh Patel, Amit Agarwal, Alice Oh

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

提出BenchHub以解决LLM评估基准分散问题

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

关键词: 大型语言模型 评估基准 动态基准库 领域特定评估 数据集整合 模型比较 可扩展性

📋 核心要点

  1. 现有的LLM评估基准分散且难以管理，无法满足特定领域的评估需求。
  2. BenchHub是一个动态的基准库，整合了来自多个领域的评估数据集，支持灵活的定制化评估。
  3. 实验结果表明，模型在领域特定子集上的性能差异显著，强调了领域感知基准的重要性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的不断发展，及时且有组织的基准评估变得愈发重要。然而，现有的数据集分散且难以管理，导致在特定需求或领域下进行评估时面临挑战。本文介绍了BenchHub，一个动态基准库，帮助研究人员和开发者更有效地评估LLMs。BenchHub整合并自动分类来自不同领域的基准数据集，集成了38个基准中的303K个问题。该系统支持持续更新和可扩展的数据管理，能够灵活定制评估以适应各种领域或用例。通过对不同LLM家族的广泛实验，我们展示了模型性能在领域特定子集中的显著差异，强调了领域感知基准的重要性。我们相信BenchHub能够促进数据集的重用、模型比较的透明性，并更容易识别现有基准中的不足之处，为LLM评估研究提供关键基础设施。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM评估基准分散、难以管理的问题，导致在特定领域进行评估时面临挑战。

核心思路：BenchHub通过整合和自动分类来自不同领域的基准数据集，提供一个动态的评估平台，支持灵活的定制化评估。

技术框架：BenchHub的整体架构包括数据集聚合模块、自动分类模块和用户自定义评估模块，支持持续更新和可扩展的数据管理。

关键创新：BenchHub的主要创新在于其动态更新能力和领域特定的评估支持，与现有静态基准相比，提供了更灵活和高效的评估方式。

关键设计：在设计中，BenchHub采用了自动分类算法来处理数据集，并允许用户根据需求自定义评估标准和指标。

📊 实验亮点

实验结果显示，BenchHub在多个领域的评估中，模型性能存在显著差异，强调了领域感知基准的重要性。通过与传统基准的对比，BenchHub在灵活性和可扩展性上表现出明显优势，支持更为精准的模型评估。

🎯 应用场景

BenchHub的潜在应用领域包括自然语言处理、代码生成、数学推理等多个领域，能够为研究人员提供一个高效的评估工具，促进模型的开发和优化。未来，BenchHub可能成为LLM评估的标准平台，推动相关研究的深入发展。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) continue to advance, the need for up-to-date and well-organized benchmarks becomes increasingly critical. However, many existing datasets are scattered, difficult to manage, and make it challenging to perform evaluations tailored to specific needs or domains, despite the growing importance of domain-specific models in areas such as math or code. In this paper, we introduce BenchHub, a dynamic benchmark repository that empowers researchers and developers to evaluate LLMs more effectively. BenchHub aggregates and automatically classifies benchmark datasets from diverse domains, integrating 303K questions across 38 benchmarks. It is designed to support continuous updates and scalable data management, enabling flexible and customizable evaluation tailored to various domains or use cases. Through extensive experiments with various LLM families, we demonstrate that model performance varies significantly across domain-specific subsets, emphasizing the importance of domain-aware benchmarking. We believe BenchHub can encourage better dataset reuse, more transparent model comparisons, and easier identification of underrepresented areas in existing benchmarks, offering a critical infrastructure for advancing LLM evaluation research.