论文阅读：EMNLP demo-2024.FreeEval: A Modular Framework for Trustworthy and Efficient Evaluation of Large

FreeEval: A Modular Framework for Trustworthy and Efficient Evaluation of Large Language Models

该论文介绍了FreeEval，一个模块化框架，用于对大型语言模型（LLM）进行可靠、高效的自动化评估，提供了统一的抽象、元评估模块以及高性能的推理架构，以提升评估方法的透明性、公平性和效率。

https://aclanthology.org/2024.emnlp-demo.1.pdf

摘要

近年来，大型语言模型（LLMs）评估方法和数据集的发展非常迅速，但也带来了很大的挑战：

1. 如何用低成本集成先进的评估技术？
2. 如何确保评估结果的可靠性、可重复性和效率？

当前缺乏一个统一且灵活的框架，可以无缝整合多种评估方法。而且，评估结果的可靠性往往因为数据污染（比如训练数据中包含测试数据）受到质疑，同时评估效率也常被忽视，因为LLM的推理成本很高。

为了解决这些问题，论文提出了 FreeEval，一个模