大型語言模型基準測試表現的基準率效應：區分測試策略與基準測試表現

核心概念

大型語言模型在基準測試中的表現受到答案選項的基準率差異的顯著影響。使用對比性提示可以部分緩解這一效應,但並不能完全消除。我們提出了一種新的基準測試變體 Nvr-X-MMLU,可以更好地區分基準率效應和任務表現。

摘要

本文探討了大型語言模型在多項選擇題基準測試中表現受到答案選項基準率差異的影響。作者首先量化了 MMLU 數據集中答案選項的基準率分布,發現存在顯著差異,並且這種差異會影響模型的準確率表現。作者嘗試使用對比性提示來緩解這一效應,但發現仍然無法完全消除。
為了更好地區分基準率效應和任務表現,作者提出了一種新的基準測試變體 Nvr-X-MMLU。在這個變體中,正確答案選項被隨機重新分配到不同的標籤,使得基準率效應不再影響測試結果。作者發現,在 Nvr-X-MMLU 上,大型語言模型的表現普遍較差,表明標準 MMLU 可能過於容易,無法真實反映模型的理解能力。
總的來說,本文揭示了大型語言模型在基準測試中可能存在的策略性偏好,並提出了一種新的基準測試方法來更好地評估模型的實際理解能力。這對於設計更有意義的基準測試具有重要意義。

統計資料

答案選項 A 的基準率平均值為 0.231,標準差為 0.042。
答案選項 B 的基準率平均值為 0.245,標準差為 0.042。
答案選項 C 的基準率平均值為 0.254,標準差為 0.044。
答案選項 D 的基準率平均值為 0.270,標準差為 0.078。

引述

"使用對比性提示可以部分緩解這一效應,但並不能完全消除。"
"Nvr-X-MMLU 上,大型語言模型的表現普遍較差,表明標準 MMLU 可能過於容易,無法真實反映模型的理解能力。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

The Base-Rate Effect on LLM Benchmark Performance: Disambiguating Test-Taking Strategies from Benchmark Performance

by Kyle Moore, ... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.11634.pdf

深入探究

如何設計基準測試,既能評估模型的理解能力,又能避免受到基準率效應的影響?

設計基準測試以評估大型語言模型（LLM）的理解能力，同時避免基準率效應（Base-Rate Effect）的影響，可以採取以下幾個策略。首先，應該使用多樣化的問題設計，確保問題的內容和結構不會導致某些答案選項因為基準率的偏差而被過度偏好。例如，Nvr-X-MMLU的設計就是一個有效的範例，通過隨機重映射正確答案的標籤，來消除模型在選擇答案時的基準率偏好。此外，應該考慮使用對比性提示（Counterfactual Prompting）來評估模型的理解能力，這種方法可以減少不同答案選項之間的基準率差異，從而更準確地反映模型的真實理解能力。最後，進行多次測試並分析模型在不同問題類型上的表現，可以幫助識別和控制基準率效應的影響，從而提供更可靠的評估結果。

除了基準率效應,大型語言模型在基準測試中可能存在哪些其他策略性偏好?

除了基準率效應，大型語言模型在基準測試中可能存在多種其他策略性偏好。首先，模型可能會受到答案位置的影響，即某些答案選項因為在列表中的位置而被偏好。例如，模型可能傾向於選擇列表中的第一個選項，這種現象在多選題中尤為明顯。其次，模型可能會受到答案長度的影響，較長的答案選項可能會被認為更具說服力或更正確。此外，模型還可能會受到答案的數字異常（numeric outliers）影響，特別是在涉及數字計算或比較的問題中。這些策略性偏好可能會導致模型在基準測試中的表現不如預期，並且可能會扭曲對模型理解能力的評估。

如何利用對比性提示等方法,更好地理解大型語言模型的內部機制和推理過程?

利用對比性提示（Counterfactual Prompting）等方法，可以更深入地理解大型語言模型的內部機制和推理過程。對比性提示通過將目標完成放入上下文中，並使用共享的“金絲雀”完成來評估模型的選擇，這樣可以消除不同答案選項之間的基準率差異。這種方法使得所有答案選項在相同的上下文中被評估，從而更準確地反映模型的推理過程和理解能力。此外，通過分析模型在對比性提示下的表現，可以揭示模型在面對不同上下文時的反應模式，進一步了解其推理邏輯和決策過程。這不僅有助於識別模型的優勢和劣勢，還能為未來的模型改進提供重要的見解。