大语言模型（LLM）日新月异，但我们如何真正衡量它们的优劣？答案在于评估基准。一个优秀的基准不仅仅是为模型评分，更重要的是，它能以真实、有意义的方式挑战模型。本文将深入探讨如何设计一个有效的LLM基准，聚焦于五个关键维度：语言覆盖、难度、领域多样性（包括专业和学术）、以及任务形式。通过精心设计这些维度，我们可以创建一个基准，更准确地反映用户、学生、专业人士和研究人员的实际需求，从而更有效地评估模型的性能。最终，目标是建立一个平衡挑战性与公平性、规模与深度、自动化与人工判断的卓越LLM基准。
语言覆盖：确保全球适用性
为了确保LLM能够服务于全球用户，语言覆盖至关重要。 仅仅测试英语是远远不够的。我们需要考虑模型的跨语言能力，确保它在不同语言环境中都能表现良好。具体而言，可以采用以下三种策略：
- 单语测试：专注于特定语言，例如，针对中文的语义理解、古诗词生成等任务进行测试。这种方法能深入评估模型在特定语言环境下的细微表现。
- 大规模多语种测试： 包含40种甚至更多语言，特别是覆盖一些低资源语言。例如，可以使用 Tatoeba 项目的数据集，该数据集包含了超过300种语言的句子对，可以用于测试模型的翻译能力。
- 区域性多语种测试： 针对特定语言群体（如印度语系）构建基准，包含文化和语境的细微差别。例如，针对印地语的文本进行情感分析，需要考虑到印度文化的特定表达方式。
案例与数据： 在构建中文LLM基准时，除了常用的现代汉语外，还应考虑文言文、方言等特殊语言形式。 例如，可以引入古籍中的语句，测试模型对古文的理解能力。 为了保证质量，需要使用机器翻译，并结合自动化检查和人工审核。 尤其要聘请母语人士进行校正，以确保翻译的准确性和自然性。
难度：区分卓越与平庸
一个有效的LLM基准必须能够区分真正强大的模型与普通模型。 为了达到这个目的，需要巧妙地设计难度，让模型面临真正的挑战。以下是一些提升难度的有效方法：
- 多步推理： 提出需要多层逻辑或计算的问题。 例如，要求模型解决一个需要结合多个步骤才能完成的数学应用题。这种题目能够测试模型的逻辑推理和问题解决能力。
- 对抗性过滤： 使用对抗样本，即专门设计来欺骗模型的输入。 这种方法可以暴露模型在特定情况下的弱点。 例如，可以构建一些包含细微语法错误或语义歧义的句子，测试模型是否能够正确理解。
- 原始模型检查： 在零样本模式下评估模型，即不提供任何提示或示例，直接测试模型的内置知识。 例如，直接询问模型一些常识性问题，观察其回答的准确性和完整性。
- 增加选项数量： 在多项选择题中，将选项数量从4个增加到10个。 这可以降低随机猜测的概率，提高测试的区分度。 例如，在医学知识测试中，提供更多的诊断选项，可以更准确地评估模型对疾病的理解程度。
案例与数据： 为了确保基准的难度，可以先用现有模型进行测试，并剔除过于简单的问题。 同时，可以使用LLM生成具有迷惑性的错误答案，增加选择题的难度。 例如，在历史知识测试中，可以使用LLM生成一些与真实历史事件相似，但实际上并不存在的事件。
领域多样性：覆盖人类知识的广度
一个强大的LLM基准应该反映人类知识的领域多样性， 涵盖科学、历史、经济等多个学科。可以将其想象成一份大学课程表或公务员考试大纲，包含以下要素：
- 详细的学科列表： 包含40多个主题，涵盖科学、历史、经济等多个领域。
- 领域分类： 将主题归类为 STEM（科学、技术、工程、数学）、人文科学和社会科学等领域。
- 开放性： 接受任何具有挑战性和相关性的主题。
案例与数据： 可以从真实的考试和学术数据库中收集问题。 例如，可以使用大学入学考试题库、专业资格认证考试题库等。 在问题缺失标签时，可以使用翻译 + LLM 对主题进行标记。 例如，将一道经济学题目翻译成英文后，使用 LLM 识别其所属的经济学分支。 为了避免主题重叠或分类错误，需要进行人工检查。 例如，确保宏观经济学和微观经济学的题目不会被混淆。
专业领域：模拟真实世界应用
为了评估LLM在真实世界专家环境中的表现，需要在基准中包含来自法律、医学、工程和政策等专业领域的问题。
案例与数据： 尽可能使用真实的专业考试题。例如，可以使用律师资格考试题、医师资格考试题等。 同时，可以包含来自可信领域的真假题，例如，关于医学常识的常见误解。例如，“感冒是因为受凉引起的” 这是一个常见的误解，但很多人会认为是正确的。 需要注意的是，不同地区的法律和医疗实践差异很大，因此需要确保问题具有文化背景。 例如，在美国适用的法律，在其他国家可能并不适用。
任务形式：揭示模型的不同优势
不同的任务形式可以揭示 LLM 的不同优势和劣势。一个优秀的基准应该混合使用多种任务形式：
- 多项选择题： 经典的测试形式，可以包含4个或10个选项。
- 开放式生成： 让模型自由生成答案，可以是单个句子。
- 精确匹配的简短答案： 例如，一词事实问题。
- 标准 NLP 任务： 例如，翻译、词性标注、命名实体识别等。
案例与数据： 需要根据真实世界的使用场景选择合适的任务形式。 例如，对于需要生成文本的任务，可以使用开放式生成； 对于需要进行分类的任务，可以使用多项选择题。 确保相同的问题可以在不同的语言和任务形式中使用。 例如，将一道英文的多项选择题翻译成中文，并改为开放式生成。 为了保证输出质量，需要使用自动化检查和人工审核进行评分。 例如，使用 BLEU 等指标评估翻译的质量，并聘请专家评估生成文本的流畅性和准确性。
最佳实践：确保基准的质量
无论你的基准测试什么，以下实践都有助于确保质量：
- 从真实内容开始： 从公共资源、专家作者或学术档案中提取问题。
- 谨慎翻译： 使用可靠的机器翻译系统，然后使用指标和人工校对进行验证。
- 让人参与其中： 在从标记到审查的每个步骤中，人工提供 LLM 缺乏的上下文和细微差别。
- 使用 LLM 作为助手： 使用它们来生成内容或验证问题，但始终进行仔细检查。
- 仔细且经常地过滤： 删除任何过于简单、不清楚或具有误导性的内容。
- 标记你的流程： 将你的管道分解为清晰的步骤（例如“初始过滤”或“选项生成”），以便其他人可以遵循或改进它。
案例与数据： 可以使用一些公开的基准数据集作为参考，例如 GLUE、SuperGLUE 等。 同时，可以与其他研究人员合作，共同构建和维护基准。 定期更新基准，以反映 LLM 的最新进展。
结论：构建反映现实需求的基准
设计基准不仅仅是测试模型， 更是反映用户、学生、专业人士和研究人员的真实需求。一个优秀的基准平衡挑战性和公平性、规模和深度、自动化和人工判断。通过在上述五个维度上进行仔细设计，你可以创建一个基准，衡量模型的有效性， 并推动 LLM 技术的进步。 构建卓越的 LLM基准 需要持续的努力和不断的改进， 但最终， 它将帮助我们更好地理解和利用 LLM 的潜力， 为人类创造更大的价值。