Predicting Language Models' Success at Zero-Shot Probabilistic Prediction

📄 arXiv: 2509.15356v1 📥 PDF

作者: Kevin Ren, Santiago Cortes-Gomez, Carlos Miguel Patiño, Ananya Joshi, Ruiqi Lyu, Jingjing Tang, Alistair Turcan, Khurram Yamin, Steven Wu, Bryan Wilder

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-18

备注: EMNLP Findings 2025. We release our code at: https://github.com/kkr36/llm-eval/tree/camera-ready

💡 一句话要点

提出评估指标以预测大型语言模型在零样本概率预测任务中的性能表现

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

关键词: 大型语言模型 零样本学习 概率预测 性能评估 表格数据

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对LLM在零样本预测任务中性能的可靠评估手段，导致用户难以判断LLM是否适用于特定任务。
  2. 论文提出了一系列无需标注数据的评估指标，用于预测LLM在表格预测任务中的零样本性能，从而指导用户选择合适的LLM应用场景。
  3. 实验表明，提出的评估指标能够有效预测LLM在不同任务上的预测性能，为LLM的应用提供了重要的参考依据。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）作为零样本模型在生成个体特征方面的能力，例如作为风险模型或扩充调查数据集。核心问题是：用户在何种情况下可以确信LLM能够为其特定任务提供高质量的预测？为了解决这个问题，我们对LLM在各种表格预测任务中的零样本预测能力进行了大规模的实证研究。研究发现，LLM的性能具有高度的变异性，无论是在同一数据集内的任务之间还是在不同数据集之间。然而，当LLM在基础预测任务上表现良好时，其预测的概率成为个体层面准确性的更强信号。然后，我们构建了指标来预测LLM在任务层面的性能，旨在区分LLM可能表现良好的任务和它们可能不适合的任务。我们发现，其中一些指标（每个指标都在没有标签数据的情况下进行评估）为LLM在新任务上的预测性能提供了强烈的信号。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何提前评估大型语言模型（LLM）在零样本概率预测任务中的表现，尤其是在表格数据预测场景下。现有方法缺乏有效的评估手段，导致用户难以判断LLM是否适合特定任务，从而影响了LLM的实际应用效果。

核心思路：论文的核心思路是构建一系列无需标注数据的评估指标，这些指标能够反映LLM在特定任务上的预测能力。通过分析LLM在无标签数据上的表现，预测其在实际预测任务中的性能，从而为用户提供选择LLM应用场景的依据。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，降低了评估成本。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 定义一系列评估指标，这些指标基于LLM在无标签数据上的表现，例如预测概率的分布、一致性等。2) 在多个表格预测任务上进行实验，评估LLM的零样本预测性能。3) 分析评估指标与LLM实际预测性能之间的相关性，确定哪些指标能够有效预测LLM的性能。4) 基于相关性分析结果，构建预测模型，用于预测LLM在新的预测任务上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一系列无需标注数据的评估指标，这些指标能够有效预测LLM在零样本概率预测任务中的性能。与现有方法相比，该方法避免了对大量标注数据的依赖，降低了评估成本，提高了评估效率。此外，该方法还能够帮助用户选择合适的LLM应用场景，提高LLM的实际应用效果。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 评估指标的设计，需要充分考虑LLM的特点和预测任务的特点，选择能够反映LLM预测能力的指标。2) 实验任务的选择，需要覆盖不同的表格数据类型和预测任务，以保证评估结果的泛化能力。3) 相关性分析方法的选择，需要选择合适的统计方法，以准确评估评估指标与LLM实际预测性能之间的相关性。

📊 实验亮点

研究发现，LLM的性能在不同任务和数据集上差异很大。然而，当LLM在基础预测任务上表现良好时，其预测概率能更有效地反映个体层面的准确性。更重要的是，论文提出的无需标签数据的评估指标能够有效预测LLM在新的预测任务上的性能，为LLM的应用提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如风险评估、市场调研、医疗诊断等。通过提前评估LLM在特定任务上的预测性能，可以帮助用户选择合适的LLM应用场景，提高预测准确率，降低决策风险。此外，该研究还可以促进LLM在实际应用中的推广，加速人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent work has investigated the capabilities of large language models (LLMs) as zero-shot models for generating individual-level characteristics (e.g., to serve as risk models or augment survey datasets). However, when should a user have confidence that an LLM will provide high-quality predictions for their particular task? To address this question, we conduct a large-scale empirical study of LLMs' zero-shot predictive capabilities across a wide range of tabular prediction tasks. We find that LLMs' performance is highly variable, both on tasks within the same dataset and across different datasets. However, when the LLM performs well on the base prediction task, its predicted probabilities become a stronger signal for individual-level accuracy. Then, we construct metrics to predict LLMs' performance at the task level, aiming to distinguish between tasks where LLMs may perform well and where they are likely unsuitable. We find that some of these metrics, each of which are assessed without labeled data, yield strong signals of LLMs' predictive performance on new tasks.