眾所周知，LLM評估是人工智能領(lǐng)域的一個重要議題。隨著LLM在各個場景中的廣泛應(yīng)用,評估它們的能力和局限性變得越來越重要。作為一款新興的LLM評估工具，ArthurBench旨在為AI研究人員和開發(fā)人員提供一個全面、公正和可重復(fù)的評估平臺。

一、傳統(tǒng)文本評估面臨的挑戰(zhàn)

近年來，隨著大型語言模型(LLM)的快速發(fā)展和改進(jìn)，傳統(tǒng)的文本評估方法在某些方面可能已經(jīng)不再適用。在文本評估領(lǐng)域，我們可能已經(jīng)聽說過一些方法，例如基于“單詞出現(xiàn)”的評估方法，比如BLEU，以及基于“預(yù)訓(xùn)練的自然語言處理模型”的評估方法，比如BERTScore。

盡管這些方法在過去一直非常出色，但隨著LLM的生態(tài)技術(shù)的不斷發(fā)展，它們顯得有點力不從心，無法完全滿足當(dāng)前的需求。

隨著LLM的快速發(fā)展和改進(jìn)，我們正在面對新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。LLM的能力和表現(xiàn)水平不斷提高，這使得基于單詞出現(xiàn)的評估方法(如BLEU)可能無法完全捕捉到LLM生成文本的質(zhì)量和語義準(zhǔn)確性。LLM能夠生成更加流暢、連貫且語義豐富的文本，而傳統(tǒng)的基于單詞出現(xiàn)的評估方法則無法準(zhǔn)確衡量這些方面的優(yōu)勢。

此外，基于預(yù)訓(xùn)練模型的評估方法(如BERTScore)也面臨一些挑戰(zhàn)。盡管預(yù)訓(xùn)練模型在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色，但它們可能無法充分考慮到LLM的獨(dú)特特征以及其在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。LLM在處理特定任務(wù)時可能會展現(xiàn)出與預(yù)訓(xùn)練模型不同的行為和性能，因此僅僅依賴基于預(yù)訓(xùn)練模型的評估方法可能無法全面評估LLM的能力。

二、為什么需要LLM指導(dǎo)評估?以及帶來的挑戰(zhàn)?

通常來講，在實際的業(yè)務(wù)場景中，采用LLM指導(dǎo)評估這種方法最為價值的地方主要在于“速度”和“靈敏度”。

1.高效

首先，通常來說，實施速度更快。相比于以前的評估管道所需的工作量，創(chuàng)建LLM指導(dǎo)評估的首次實施相對較快且容易。對于LLM指導(dǎo)的評估，我們只需要準(zhǔn)備兩件事情：用文字描述評估標(biāo)準(zhǔn)，并提供一些在提示模板中使用的示例。相對于構(gòu)建自己的預(yù)訓(xùn)練NLP模型(或微調(diào)現(xiàn)有的NLP模型)以用作評估器所需的工作量和數(shù)據(jù)收集量，使用LLM來完成這些任務(wù)更為高效。使用LLM，評估標(biāo)準(zhǔn)的迭代速度要快得多。

2.敏感性

其次，LLM通常更加敏感。這種敏感性可能帶來積極的方面，與預(yù)訓(xùn)練的NLP模型和之前討論的評估方法相比，LLM更能靈活地處理這些情況。然而，這種敏感性也可能導(dǎo)致LLM的評估結(jié)果變得非常不可預(yù)測。

正如我們之前討論的那樣，與其他評估方法相比，LLM評估者更加敏感。將LLM作為評估器有許多不同的配置方法，根據(jù)所選擇的配置，其行為可能會有很大的差異。同時，另一個挑戰(zhàn)在于，如果評估涉及太多的推理步驟或需要同時處理太多的變量，LLM評估者可能會陷入困境。

由于LLM的特性，其評估結(jié)果可能會受到不同配置和參數(shù)設(shè)置的影響。這意味著對LLM進(jìn)行評估時，需要仔細(xì)選擇和配置模型，以確保其行為符合預(yù)期。不同的配置可能導(dǎo)致不同的輸出結(jié)果，因此評估者需要花費(fèi)一定的時間和精力來調(diào)整和優(yōu)化LLM的設(shè)置，以獲得準(zhǔn)確和可靠的評估結(jié)果。

此外，當(dāng)面對需要進(jìn)行復(fù)雜推理或同時處理多個變量的評估任務(wù)時，評估者可能會面臨一些挑戰(zhàn)。這是因為LLM的推理能力在處理復(fù)雜情境時可能受限。LLM可能需要進(jìn)行更多的努力來解決這些任務(wù)，以確保評估的準(zhǔn)確性和可靠性。

三、什么是Arthur Bench?

Arthur Bench是一個開源的評估工具，用于比較生成文本模型(LLM)的性能。它可以用于評估不同LLM模型、提示和超參數(shù)，并提供有關(guān)LLM在各種任務(wù)上的性能的詳細(xì)報告。

Arthur Bench的主要功能包括：

比較不同LLM模型：Arthur Bench可以用于比較不同LLM模型的性能，包括來自不同供應(yīng)商的模型、不同版本的模型以及使用不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的模型。

評估提示：Arthur Bench可以用于評估不同提示對LLM性能的影響。提示是用于指導(dǎo)LLM生成文本的指令。

測試超參數(shù)：Arthur Bench可以用于測試不同超參數(shù)對LLM性能的影響。超參數(shù)是控制LLM行為的設(shè)置。

通常而言，Arthur Bench工作流程主要涉及如下階段：

1.任務(wù)定義

在此階段，我們需要明確我們的評估目標(biāo)，Arthur Bench支持多種評估任務(wù)，包括：

問答：測試LLM對開放式、挑戰(zhàn)性或多義性問題的理解和回答能力。

摘要：評估LLM提取文本關(guān)鍵信息并生成簡潔摘要的能力。

翻譯：考察LLM在不同語言之間進(jìn)行準(zhǔn)確、流暢翻譯的能力。

代碼生成：測試LLM根據(jù)自然語言描述生成代碼的能力。

2.模型選擇

在此階段，主要工作為篩選評估對象。Arthur Bench支持多種LLM模型，涵蓋來自O(shè)penAI、Google AI、Microsoft等知名機(jī)構(gòu)的領(lǐng)先技術(shù)，如GPT-3、LaMDA、Megatron-Turing NLG等。我們可以根據(jù)研究需求選擇特定模型進(jìn)行評估。

3.參數(shù)配置

完成模型選擇后，接下來進(jìn)行精細(xì)化調(diào)控工作。為了更精準(zhǔn)地評估LLM性能，Arthur Bench允許用戶配置提示和超參數(shù)。

提示：指引LLM生成文本的方向和內(nèi)容，例如問題、描述或指令。

超參數(shù)：控制LLM行為的關(guān)鍵設(shè)置，例如學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練步數(shù)、模型架構(gòu)等。

通過精細(xì)化配置，我們可以深入探索LLM在不同參數(shù)設(shè)置下的表現(xiàn)差異，獲得更具參考價值的評估結(jié)果。

4.評估運(yùn)行

最后一步，即借助自動化流程進(jìn)行任務(wù)評估。通常情況下，Arthur Bench提供自動化評估流程，只需簡單配置即可運(yùn)行評估任務(wù)。它將自動執(zhí)行以下步驟：

調(diào)用LLM模型并生成文本輸出。

針對特定任務(wù)，應(yīng)用相應(yīng)的評估指標(biāo)進(jìn)行分析。

生成詳細(xì)報告，呈現(xiàn)評估結(jié)果。

四、Arthur Bench使用場景分析

作為一種快速、數(shù)據(jù)驅(qū)動的LLM評估的關(guān)鍵，Arthur Bench主要提供如下解決方案，具體涉及：

1.模型選擇和驗證

模型選擇和驗證是人工智能領(lǐng)域中至關(guān)重要的關(guān)鍵步驟，對于確保模型的有效性和可靠性具有重要意義。在這個過程中，Arthur Bench的角色非常關(guān)鍵。他的目標(biāo)是為公司提供一個可靠的比較框架，通過使用一致的指標(biāo)和評估方法，幫助他們在眾多大型語言模型(LLM)選項中做出明智的決策。

Arthur Bench將運(yùn)用他的專業(yè)知識和經(jīng)驗來評估每個LLM選項，并確保使用一致的指標(biāo)來比較它們的優(yōu)勢和劣勢。他將綜合考慮諸如模型性能、準(zhǔn)確性、速度、資源需求等因素，以確保公司能夠做出明智而明確的選擇。

通過使用一致的指標(biāo)和評估方法，Arthur Bench將為公司提供一個可靠的比較框架，使他們能夠全面評估每個LLM選項的優(yōu)點和局限性。這將使公司能夠做出明智的決策，以最大程度地利用人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展，并確保他們的應(yīng)用程序能夠獲得最佳的體驗效果。

2.預(yù)算和隱私優(yōu)化

在選擇人工智能模型時，并非所有應(yīng)用程序都需要最先進(jìn)或最昂貴的大型語言模型(LLM)。在某些情況下，使用成本更低的人工智能模型也可以滿足任務(wù)需求。

這種預(yù)算優(yōu)化的方法可以幫助公司在有限的資源下做出明智的選擇。而不必追求最昂貴或最先進(jìn)的模型，而是根據(jù)具體需求選擇合適的模型。較為經(jīng)濟(jì)實惠的模型可能在某些方面的性能略低于最先進(jìn)的LLM，但對于一些簡單或標(biāo)準(zhǔn)的任務(wù)來說，Arthur Bench仍然能夠提供滿足需求的解決方案。

此外，Arthur Bench強(qiáng)調(diào)將模型引入內(nèi)部可以更好地控制數(shù)據(jù)隱私。對于涉及敏感數(shù)據(jù)或隱私問題的應(yīng)用程序，公司可能更傾向于使用自己內(nèi)部訓(xùn)練的模型，而不是依賴外部的第三方LLM。通過使用內(nèi)部模型，公司可以更好地掌握數(shù)據(jù)的處理和存儲，更好地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

3.將學(xué)術(shù)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實世界的表現(xiàn)

學(xué)術(shù)基準(zhǔn)是指在學(xué)術(shù)研究中建立的模型評估指標(biāo)和方法。這些指標(biāo)和方法通常是針對特定任務(wù)或領(lǐng)域的，能夠有效評估模型在該任務(wù)或領(lǐng)域的性能。

然而，學(xué)術(shù)基準(zhǔn)并不總是能夠直接反映模型在現(xiàn)實世界中的表現(xiàn)。這是因為現(xiàn)實世界中的應(yīng)用場景往往更加復(fù)雜，需要考慮更多因素，例如數(shù)據(jù)分布、模型部署環(huán)境等。

Arthur Bench可以幫助將學(xué)術(shù)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實世界的表現(xiàn)。它通過以下方式實現(xiàn)這一目標(biāo)：

提供一組全面的評估指標(biāo)，涵蓋模型的準(zhǔn)確性、效率、魯棒性等多個方面。這些指標(biāo)不僅能夠反映模型在學(xué)術(shù)基準(zhǔn)下的表現(xiàn)，也能反映模型在現(xiàn)實世界中的潛在表現(xiàn)。

支持多種模型類型，能夠?qū)Σ煌愋偷哪Ｐ瓦M(jìn)行比較。這使得企業(yè)能夠選擇最適合其應(yīng)用場景的模型。

提供可視化分析工具，幫助企業(yè)直觀地了解不同模型的表現(xiàn)差異。這使得企業(yè)能夠更容易地做出決策。

五、Arthur Bench特性分析

作為一種快速、數(shù)據(jù)驅(qū)動的LLM評估的關(guān)鍵，Arthur Bench具有如下特性：

1.全套評分指標(biāo)

Arthur Bench擁有一整套評分指標(biāo)，涵蓋了從總結(jié)質(zhì)量到用戶體驗的各個方面。他可以隨時利用這些評分指標(biāo)來對不同的模型進(jìn)行評估和比較。這些評分指標(biāo)的綜合運(yùn)用可以幫助他全面了解每個模型的優(yōu)勢和劣勢。

這些評分指標(biāo)的范圍非常廣泛，包括但不限于總結(jié)質(zhì)量、準(zhǔn)確性、流暢性、語法正確性、上下文理解能力、邏輯連貫性等。Arthur Bench將根據(jù)這些指標(biāo)對每個模型進(jìn)行評估，并將結(jié)果整合為一個綜合評分，以輔助公司做出明智的決策。

此外，如果公司有特定的需求或關(guān)注點，Arthur Bench還可以根據(jù)公司的要求創(chuàng)建和添加自定義的評分指標(biāo)。這樣以便能夠更好地滿足公司的具體需求，并確保評估過程與公司的目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)相符合。

2.本地版本和基于云的版本

對于那些更喜歡本地部署和自主控制的用戶，可以從GitHub存儲庫中獲取訪問權(quán)限，并將Arthur Bench部署到自己的本地環(huán)境中。這樣，大家可以完全掌握和控制Arthur Bench的運(yùn)行，并根據(jù)自己的需求進(jìn)行定制和配置。

另一方面，對于那些更傾向于便捷和靈活性的用戶，也提供了基于云的SaaS產(chǎn)品。大家可以選擇注冊，通過云端訪問和使用Arthur Bench。這種方式無需繁瑣的本地安裝和配置，而是能夠立即享受到所提供的功能和服務(wù)。

3.完全開源

Arthur Bench作為一個開源項目，在透明性、可擴(kuò)展性和社區(qū)協(xié)作等方面展現(xiàn)出其典型的開源特點。這種開源性質(zhì)為用戶提供了豐富的優(yōu)勢和機(jī)會，使他們能夠更深入地了解項目的工作原理，并根據(jù)自身需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展。同時，Arthur Bench的開放性還鼓勵用戶積極參與社區(qū)協(xié)作，與其他用戶共同合作和發(fā)展。這種開放式的合作模式有助于推動項目的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，同時，也為用戶創(chuàng)造了更大的價值和機(jī)遇。

總之，Arthur Bench提供了一個開放且靈活的框架，使用戶能夠自定義評估指標(biāo)，并且已經(jīng)在金融領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。與Amazon Web Services和Cohere的合作進(jìn)一步推動了該框架的發(fā)展，鼓勵開發(fā)人員為Bench創(chuàng)建新的指標(biāo)，為語言模型評估領(lǐng)域的進(jìn)步做出貢獻(xiàn)。