DyVal 2: Dynamic Evaluation of Large Language Models by Meta Probing Agents

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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分类专栏： LLM Agent 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136734152

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本文提出了一种名为元探测代理（MPA）的动态评估协议，旨在解决大型语言模型（LLM）的评估问题。MPA受到心理测量学的启发，针对语言理解、问题解决和领域知识设计了代理，实现对LLM能力的细粒度和多方面分析。研究发现，MPA不仅能用于评估，还能作为数据增强工具提高LLM的性能。尽管存在局限性，如任务和数据集范围有限，但MPA展示了对LLM评估和训练的潜在改进作用。

本文是LLM系列文章，针对《DyVal 2: Dynamic Evaluation of Large Language Models by Meta Probing Agents》的翻译。

摘要

由于数据污染的问题，大型语言模型（LLM）的评估在社区中引起了极大的关注。现有的工作为特定任务使用定义良好的算法设计了评估协议，无法轻松扩展到不同的场景。此外，目前的评估基准只能提供总体基准结果，无法支持对LLM能力进行细粒度和多方面的分析。在本文中，我们提出了元探测代理（MPA），这是一种受心理测量学启发的通用动态评估协议，用于评估LLM。MPA是DyVal 2的关键组成部分，它自然地扩展了之前的DyVal。MPA基于三种基本认知能力：语言理解、问题解决和领域知识，根据心理测量理论，设计了探测和判断代理，将原始评估问题自动转换为新的评估问题。这些基本能力也是可动态配置的，允许进行多方面分析。我们使用MPA进行了广泛的评估，发现大多数LLM的性能较差，这表明还有改进的空间。我们的多方面分析表明，基本能力与模型大小的隐含马太效应之间存在较强的相关性，即较大的模型具有较强的能力相关性。MPA也可以用作增强LLM的数据增强方法。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验

5 基本能力的多方面分析

6 MPA作为LLM的数据增强

7 结论和讨论

本文介绍了MPA，这是一种解决数据污染的动态评估协议，并受心理测量理论的启发，对LLM的三种关键认知能力进行了深入分析。我们的实验发现揭示了几个显著的见解。至关重要的是，MPA生成的样本不仅可以作为评估工具，还可以作为一种数据增强方法改进LLM训练。我们认为，受心理测量学启发，LLM作为代理的采用代表了一个有希望的方向。
我们的工作有几个局限性。（1）任务和数据集：我们的重点仅限于四个数据集，涵盖了一系列特定的主题。结合更广泛的数据集和任务可以对LLM功能产生更全面的见解。（2）探测基准的有效性：虽然MPA使用法官代理来评估探测基准的一致性和准确性，但我们观察到一些问题存在差异，偏离了它们的初衷。这突出了进一步增强MPA稳健性和有效性的潜力。