研究称百项LLM评测存在大量冗余
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研究称百项LLM评测存在大量冗余
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AI 综述
Stanford/Berkeley研究团队分析100个LLM在13个聚合任务、523个子任务上的评测数据，发现大量基准任务得分高度冗余；即使遮蔽部分任务，模型排名仍与ALS矩阵补全结果保持高秩相关性。研究还发现，选择题得分可恢复模型在自由生成任务上的排名，而自由生成评测对通用排名的信息量并不更高。 研究据此提出，通用LLM评测无需沿用现行数量的任务；这一结论基于上述100个模型及任务数据的分析。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月9日 13:44
研究分析100个LLM通用评测中的任务冗余报道时间线
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11月9日
- AGI Hunt研究分析100个LLM通用评测中的任务冗余
研究对100个LLM在13个聚合任务、523个子任务上的评测数据进行分析，发现大量benchmark得分高度冗余，掩掉部分任务分数后模型排名仍与ALS矩阵补全结果保持高秩相关性。选择题分数可以恢复模型在自由生成任务上的排名，而自由生成评测对通用排名的信息量并不更高。研究据此提出，通用LLM评测可以使用比现行实践更少的任务完成。
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