大型语言模型基准测试(LLM Benchmarks)：理解语言模型性能
我们今天来看一下大模型的基准测试，现在很多主流大模型，比如 GPT-4、Claude 3和Gemini Ultra等，对于大模型的测试，因其多功能性和非确定性特性，使得评估它们的性能成为一个挑战。
LLM的基准测试提供了一种标准化和严谨的框架，用于衡量这些模型在核心语言处理任务上的表现。理解这些基准测试及其评估标准，包括问题解答、逻辑推理和代码生成等能力，对于做出明智的选择和有效部署LLM至关重要。
在本文中，我们将探讨LLM基准测试的机制，分析最常用的基准测试方法，讨论评估指标的重要性，并阐释这些基准测试如何辅助选择适合特定应用程序的合适LLM。
什么是LLM基准测试？
LLM基准测试是一组经过精心设计的测试任务、问题和数据集，它们按照标准化的流程来评估语言模型的性能。这些基准测试的重要性在于：
提供比较标准：基准测试为我们提供了衡量和比较不同LLM性能的指标，帮助我们理解哪些模型在特定任务上表现更优。
客观评估：它们允许我们客观地评价模型的性能，而不是依赖主观判断。
追踪进步：通过基准测试，我们可以观察到单个LLM随着时间推移、学习和改进的过程，从而评估它们的成长和发展潜力。
基准测试是选择和优化LLM的关键工具，它们帮助我们理解模型的强项和弱点，并指导我们做出更加明智的技术选择。
LLM基准测试如何工作？
本质上，LLM基准测试遵循一个简洁明了的原则：赋予模型一个特定的任务，观察其执行情况，并对结果进行量化评估。尽管这一过程听起来简单，但要确保评估的可靠性和有效性，却涉及到一些复杂的考量：
任务设计：任务必须精心设计，以确保它们能够全面测试模型的语言处理能力。
数据集选择：使用的数据集应该具有代表性，能够覆盖模型需要处理的各种语言场景。
评估指标：选择合适的评估指标来衡量模型的表现，如准确性、效率、鲁棒性等。
避免偏见：确保测试不会因数据集或任务设计中的偏见而对某些模型不利。
模型泛化能力：评估模型是否能够将学到的知识泛化到新的、未见过的数据上。
通过细致地处理这些细微差别，基准测试可以更准确地反映LLM的实际应用性能，为研究者和开发者提供可靠的指导。
设置
基准测试的设计者会精心挑选与特定语言处理领域直接相关的任务，以确保测试的针对性和有效性。这些任务可能包括但不限于：
生成摘要：模型需要从长文本中提取关键信息并生成简洁的摘要。
创意写作：模型被要求继续一个故事或创作新的文本内容，展现其创造性和连贯性。
编写代码：模型需要解决编程问题或生成可执行的代码片段。
接着，设计者会创建或选择高质量的数据集，这些数据集可能包括：
带有标准答案的问题：用于测试模型的问题解答能力。
现实世界的对话记录：用于评估模型在对话理解和生成方面的表现。
编程挑战：测试模型解决实际编程问题的能力。
这些数据集的关键是：
无偏见：确保数据集不会因文化、性别、种族等因素而偏向特定的群体或观点。
代表性：数据应真实反映语言在现实世界中的使用情况，以便模型能够学习并适应不同的语境。
评估模型性能时，会使用不同的指标，根据任务的类型可能包括：
准确度：模型输出与正确答案的匹配程度。
BLEU分数：常用于机器翻译和文本生成任务，衡量机器输出与参考文本的相似度。
困惑度：在语言模型中，衡量模型预测下一个词的不确定性。
此外，人类专家的评估也是不可或缺的，尤其是在评估模型的创造力、连贯性等难以量化的细微差别时。通过结合定量的指标和定性的人类评估，基准测试能够提供全面的性能评估，帮助我们更好地理解和优化LLM。
运行测试
有几种向LLM呈现基准测试的方法，每种方法都有其独特的目的和优势：
零样本学习（Zero-Shot Learning）：
在这种方法中，模型没有接收到任何与任务相关的示例或提示，直接面对任务。
这考验了模型的原始理解能力和适应新情况的能力。
少样本学习（Few-Shot Learning）：
模型在处理任务之前会得到一些示例，这些示例数量有限。
这种方法揭示了模型从小量数据中快速学习和适应的能力。
微调（Fine-Tuning）：
在此过程中，模型会使用与基准测试任务相关的数据进行专门训练。
微调的目的是提高模型在特定任务或领域上的表现，展现其经过训练后的最优性能。
每种方法都为评估模型的不同方面提供了视角：
零样本学习强调模型的通用性和灵活性。
少样本学习展示了模型的快速学习能力和适应性。
微调则展示了模型在特定任务上的专业性和优化程度。
通过这些不同的测试方法，研究人员和开发者可以更全面地了解LLM的能力，并据此进行模型的选择、优化和应用。
理解结果
选择的指标用于衡量LLM输出与预期答案或"金标准"之间的一致性，这些指标相当于LLM的"成绩单"。这些成绩不仅显示了模型在特定任务上的表现，而且通过一致性或变化性提供了模型可靠性的洞察：
一致性：如果模型在多次测试中表现一致，这表明它具有可预测性和稳定性。
变化性：如果模型的表现有显著变化，这可能表明它对输入数据的微小变化敏感，或者在不同测试条件下的泛化能力有限。
为了区分一个LLM相对于另一个LLM的优越性能是否是偶然的还是基于实际的技能差异，以下是一些关键点：
统计完整性：确保测试结果的统计显著性，避免偶然性的影响。这通常通过重复测试和使用统计测试来实现。
透明度：明确说明模型的部署方式（零样本、少样本或微调）对于理解其性能至关重要。不同的部署方式可能会对模型的表现产生显著影响。
控制变量：在比较不同模型时，控制其他可能影响结果的变量，确保比较的公平性。
全面评估：除了定量指标外，还应考虑模型的定性表现，如创造性、连贯性和适应性。
长期跟踪：持续监测模型在实际应用中的表现，以评估其长期可靠性和适应性。
通过这些方法，我们可以更准确地评估和比较不同LLM的性能，为选择最合适的模型提供依据，并推动语言模型技术的进一步发展。
比较LLM性能可以使用哪些指标？
在深入探讨不同的基准测试之前，我们有必要先了解这些测试中常用的指标及其含义，因为它们是衡量LLM性能的关键工具：
准确度（Accuracy）：
这是衡量LLM正确回答问题的百分比，是许多基准测试中最直接的指标。
BLEU分数（Bilingual Evaluation Understudy Score）：
这个分数衡量的是机器生成的文本与一组参考文本之间的重叠程度，常用于评估机器翻译和文本生成的质量。
困惑度（Perplexity）：
这是一个衡量语言模型预测下一个词的能力的指标。困惑度越低，表示模型对文本的预测越准确，对任务的理解越好。
人类评估（Human Evaluation）：
尽管自动化的基准测试很有用，但有时需要我们人类专家的判断来评估输出的质量，尤其是在评估创造性、相关性或连贯性等难以量化的方面。
每种指标都有其优势和局限性，没有单一的指标能够全面反映LLM的性能。因此，在评估LLM或选择模型时，重要的是要考虑哪些指标与您的目标最为一致：
如果您的目标是确保模型能够准确地回答问题，那么准确度可能是最重要的指标。
如果您的任务涉及到文本生成或翻译，BLEU分数可能是一个关键的评估工具。
对于需要模型理解和预测文本的任务，困惑度可能是一个有用的指标。
当自动化指标不足以全面评估模型性能时，人类评估可以提供更深入的洞察。
综合考虑这些指标，可以帮助我们更全面地理解LLM的性能，并做出更明智的选择和优化决策。
LLM基准测试的类型
语言是复杂的，这意味着需要各种测试来弄清楚LLM真正的能力。以下是一些最常用的基准测试，以及它们的工作原理和用途：
聊天机器人辅助的LLM基准测试
聊天机器人作为LLM在现实世界中的一种重要应用，其基准测试特别关注两个关键领域：对话的流畅性和对话的目标导向性。以下是两种基准测试方法：
ChatBot Arena：
这是一个众包平台，它提供了一个真实对话的环境，让LLM与人类用户进行互动。
人类用户根据对话的流畅性、帮助性和一致性等因素对LLM的表现进行评分。
通过与匿名聊天机器人的对话和投票，用户可以决定哪个机器人的响应更加优越。
这种方法的优势在于它模拟了LLM在现实世界中的使用情况，提供了关于模型在实际对话中表现的直接反馈。
MT Bench：
这是一个为多轮对话设计的挑战性问题数据集，它专注于评估LLM在复杂场景中提供信息性响应的能力。
LLM的回答通常由其他更强大的LLM或人类专家根据答案的质量和相关性进行评分。
与ChatBot Arena不同，MT Bench的重点不在于闲聊，而在于评估聊天机器人在特定任务或问题解决中的表现。
这两种基准测试方法各有侧重点：
ChatBot Arena强调了对话的自然性和用户满意度，这对于评估聊天机器人在提供客户服务或日常对话中的表现非常有用。
MT Bench则更侧重于评估聊天机器人在处理具体问题和任务时的能力和准确性。
在评估聊天机器人的基准测试时，考虑以下因素也很重要：
上下文理解：聊天机器人是否能够理解并记住对话的上下文，以便提供连贯的回答。
个性化：聊天机器人是否能够根据用户的偏好和历史交互提供个性化的响应。
错误恢复：当聊天机器人遇到无法理解的问题或命令时，它如何恢复对话。
通过这些基准测试，我们可以更好地理解不同LLM在聊天机器人应用中的优势和局限性，从而选择或改进适合特定用途的模型。
下面来看一下，根据HuggingFace提供的最新信息，截至2024年3月13日的ChatBot Arena排行榜情况。
该平台已经收集了超过40万个人类偏好投票，使用Elo排名系统对LLMs进行排名。LMSYS Chatbot Arena领导力排行榜中可以看到参与模型的数量、总投票数、排名靠前的模型和它们的组织。
排行榜数据：
总共有73个模型参与排名。
总共收集了408,144票。
排名前几的模型：
第1名：OpenAI的一个模型，Elo评分为1251，有大量的投票（48,226票）和较窄的用于评估评分稳定性的置信区间（+5/-4）。
第2名：同样是OpenAI的模型，Elo评分为1249，投票数为22,282票。
第3名：Anthropic的Claude模型，Elo评分为1247，投票数为14,854票。
组织和许可：
排名靠前的模型多数是专有的（Proprietary）。
一些模型所属的组织。
问题回答和语言理解的LLM基准测试
基准测试是评估LLM是否真正理解语言细微差别的重要工具，无论是在寻找特定信息还是展示更广泛的理解上。
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）：
MMLU是一个全面的基准测试套件，它包含了多个任务，旨在测试LLM在基础语言理解之外的能力。
它由57个不同任务的15000多个问题组成，涵盖了STEM（科学、技术、工程、数学）学科、人文学科以及其他广泛的知识领域。
MMLU的目的是提供一个全面的评估，其中的问题设计超越了简单的事实回忆，要求模型展示推理、解决问题的能力，以及对专业主题的理解。
GLUE & SuperGLUE：
GLUE（General Language Understanding Evaluation）是一个早期的、开创性的基准测试套件，它旨在评估模型在多种语言理解任务上的表现。
SuperGLUE 是GLUE的一个更高级版本，它是为了应对LLM在原始GLUE任务上迅速取得的进展而设计的，包含了更复杂、更具挑战性的任务。
这些基准测试套件通常包括以下类型的任务：
文本蕴含：评估模型是否能够理解一个句子是否隐含了另一个句子的信息。
问答：测试模型是否能够从给定的文本中找到并提取答案。
自然语言推理：评估模型是否能够根据给定的前提和假设进行逻辑推理。
语义相似性：测试模型评估两个句子在语义上有多相似的能力。
共指消歧：评估模型识别文本中相同实体的能力。
这些基准测试的设计反映了对LLM在各种语言理解任务上的表现的深入评估需求。通过这些测试，研究人员和开发者可以更好地理解模型的优势和局限性，并据此进行模型的选择、优化和应用。
LLM推理基准测试
当大型语言模型（LLM）生成令人印象深刻的文本或回答问题时，我们可能会误以为它们具有真正的"理解"能力。然而，这些模型是否真的在进行推理，还是仅仅在模仿它们所学习到的模式？为了解答这一疑问，一些基准测试被专门设计来评估模型的推理技能。
AI2 Reasoning Challenge（ARC）：
ARC基准测试向LLM提出了一系列复杂的、多步骤的科学问题，这些问题通常出现在小学水平的考试中。LLM必须运用科学知识，理解因果关系，并逐步解决问题，以成功应对这些挑战。
ARC分为"简易集"和"挑战集"，后者包含的问题难度更高，旨在帮助我们了解模型是否能够超越简单的模式匹配，展示出真正的逻辑推理能力。
HellaSwag：
HellaSwag基准测试专注于常识推理，其名称"Harder Endings, Longer contexts, and Low-shot Activities for Situations With Adversarial Generations"反映了其设计的核心。这个基准测试包括由"对抗性过滤"生成的看似真实的错误答案，这增加了任务的难度，特别是对于那些过度依赖词频概率的模型。
在HellaSwag中，LLM面对的是一个句子和多个可能的结尾，其任务是从中选择最符合逻辑和最合理的延续。选择正确的结尾需要模型对世界的一般工作原理有一个直观的理解。例如，如果一个玻璃杯掉落，它很可能会破碎，而不是像长出翅膀那样飞走。HellaSwag测试了LLM是否具备这种一般知识。
这些基准测试提供了一种方法，用以评估LLM是否真正具备推理能力，而不仅仅是模仿它们所接触到的数据模式。通过这些测试，我们可以更深入地了解这些模型的能力和局限性。
LLM编码基准测试
编写代码看起来正确与确保代码实际运行无误确实是两个不同的挑战。编码基准测试专注于评估LLM生成的代码是否能够真正完成预期的任务。以下是一些旨在测试LLM编码能力极限的基准测试：
HumanEval：
HumanEval基准测试超越了传统的文本匹配方法，它专注于评估LLM生成的代码是否能够按预期执行。这个基准测试通过一系列精心设计的编程问题，以及相应的隐藏测试用例，来验证模型的解决方案是否有效。HumanEval能够识别出那些能够真正解决问题的LLM，而不仅仅是模仿它们之前见过的代码。
MBPP（Mostly Basic Python Programming）：
MBPP是一个包含1000个Python编程问题的大规模数据集，专为编程初学者设计。这个基准测试评估LLM对核心编程概念的理解，以及它们将指令转换为功能性代码的能力。MBPP的每个问题都包括任务描述、正确的代码解决方案，以及用于验证LLM输出正确性的测试用例。
SWE-bench（Software Engineering Benchmark）：
SWE-bench是一个全面的基准测试，它评估LLM解决来自GitHub的真实世界软件问题的能力。这个基准测试要求LLM为实际代码库中描述的问题生成补丁，从而测试它们在理解和解决软件问题方面的熟练程度。SWE-bench的特点是它被用来比较AI软件工程师Devin与基础辅助LLM的性能。
这些基准测试为评估LLM在编程领域的能力提供了严格的标准，帮助我们了解这些模型在生成可执行代码方面的真实水平。通过这些测试，研究人员和开发者可以识别出模型的优势和局限，进而指导模型的进一步训练和优化。
下面来看一下，来自Paperswithcode的，关于HumanEval Leaderboard截至2024年3月17日的基准测试
我们从图中可以看到不同模型在HumanEval基准测试中表现情况，特别是在编程和代码生成任务上。GPT-4及其变种在这个基准测试中表现出色，而其他一些模型则表现平平。
AgentCoder (GPT-4)：以125分的高分位居榜首，表明该模型在HumanEval基准测试中的表现最佳。
Reflexion (GPT-4)：紧随其后，得分为100分，也是基于GPT-4模型的一个变种。
Parsel (GPT-4 + CodeT)：得分为75分，这个模型结合了GPT-4和CodeT技术。
code-davinci-002 175B-(CodeT)：得分为50分，这是一个大型模型，使用了CodeT技术。
TSSVd：得分为25分，位于排行榜的中部位置。
Codex-S 12B (fine-tuned, zero-shot)：得分为0分，这表明该模型在HumanEval基准测试中没有通过任何测试案例。
总之，开源社区这帮人真是太棒了，他们提供了很多大模型的测试工具，让AI技术变得触手可及。你要是也想出份力，就收藏、点赞并关注我的微信公众号吧，感谢啦！
