Rethinking Generative Large Language Model Evaluation for Semantic Comprehension

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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分类专栏： LLM Daily LLM Evaluation 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/139135321

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LLM Evaluation

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本文批判性评估了大型语言模型（LLM）的多选问题回答（MCQA）评估方法，指出其与实际场景不符。提出RWQ Elo评级系统，采用GPT-4作为评委，对24个LLM进行竞赛式评估，创建包含20772个真实用户查询的新基准，以反映实际使用情况。该系统展现出稳定性和可扩展性，有望重塑LLM评估标准。

本文是LLM系列文章，针对《Rethinking Generative Large Language Model Evaluation for
Semantic Comprehension》的翻译。

摘要

尽管大型语言模型（LLM）具有复杂的功能，但在有效评估中遇到了一个主要障碍。本文首先回顾了流行的评估方法——多选问题回答（MCQA），它允许直接测量准确性。通过对11个基准的24个模型进行全面评估，我们强调了MCQA的几个潜在缺点，例如，MCQA评估与实际场景中生成开放式响应之间的不一致。作为回应，我们引入了RWQ Elo评级系统，以两人竞争的形式吸引了24名LLM，如GPT-4、GPT-3.5、Google Gemini Pro和LLaMA-1/-2，由GPT-4担任评委。此后，每个LLM都会获得Elo评级。该系统旨在反映真实世界的使用情况，为此，我们编制了一个名为“真实世界问题”（RWQ）的新基准，包括20772个真实用户查询。此外，我们还深入分析了我们系统的特点，并将其与AlpacaEval和MT Bench等之前的排行榜进行了比较。我们的分析揭示了RWQ Elo系统的稳定性、注册新模型的可行性及其重塑LLM排行榜的潜力。