SimBench: Benchmarking the Ability of Large Language Models to Simulate Human Behaviors

SIMBENCH 论文核心总结与翻译

一、主要内容

SIMBENCH 是首个大规模标准化基准，用于评估大型语言模型（LLM）模拟群体级人类行为的能力。它整合了20个多样化数据集，覆盖道德决策、经济选择、心理评估等任务，涵盖全球130多个国家的参与者，提供了统一的评估框架。

通过对45个主流LLM的测试，核心发现包括：当前最优模型（Claude-3.7-Sonnet）的模拟得分仅为40.80/100，能力有限；模拟性能随模型参数规模呈对数线性增长，但推理时的计算资源增加无明显帮助；存在“对齐-模拟权衡”——指令微调提升低熵（共识性）问题表现，却损害高熵（多样性）问题性能；模型在模拟宗教/意识形态等特定人群时表现最差；模拟能力与深度知识密集型推理能力（如MMLU-Pro）相关性最强（r=0.939）。

二、创新点

1. 首次构建大规模标准化基准，统一20个异质数据集为多 choice 格式，解决现有评估碎片化问题。
2. 提出双分裂评估方案（SimBenchPop 测广谱人群、SimBenchGrouped 测特定人群），覆盖1093万+模拟目标。
3. 发现“对齐-模拟权衡”现象，揭示指令微调对不同熵值问题的差异化影响及内在机制。
4. 建立模拟能力与模型规模、推理资源、任务类型、人群特征的关联规律，明确核心影响因素。
5. 设计基于总变异距离（TVD）的SIMBENCH得分，实现模拟 fidelity 的量化对比。

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三