LLM 评估汇总:真的吊打 LLaMA-3,媲美 GPT-4 吗?

2024-06-03 16:36

本文主要是介绍LLM 评估汇总:真的吊打 LLaMA-3,媲美 GPT-4 吗?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、背景

在过去的一年多里,国内在大模型领域的发展异常迅速,涌现出上百个大模型,许多模型已经迭代了多个版本,并且各种指标不断刷新。与此同时,我们也经常在国内的一些文章中看到声称“吊打 LLaMA 3”或“媲美 GPT-4”的说法。那么,国内的大模型真的已经达到对标 OpenAI 的水平了吗?

实际上,由于大模型的评估指标种类繁多,各种文章中所对比的模型也不尽相同,甚至有时会出现一些误导信息。因此,我们决定系统性梳理一下公认性能较强的大模型的相关指标,以全面了解各种模型的能力。

如下图展示了我们梳理的一部分常见文本类基准评估指标(图中的不同底色表示数据来源,比如淡绿色表示数据来自 LLaMA 3 官方,淡蓝色表示数据来自 Claude 3 Paper,灰色表示来自 OpenAI 官方,淡紫色表示来自 Mixtral 官方等)。需要说明的是,这仅仅是部分常见指标,也并未涉及多模态基准评估。此外,由于数据比较多,且来源繁杂,难免会有遗漏或错误的地方,欢迎指出和纠正。本文中,我们也会简单介绍在收集这些数据时发现的一些问题,遇到的困惑,以及具体数据的来源,以便大家也能更准确的分辨各种大模型的能力。

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二、引言

2.1 评估指标

常见的文本任务评估指标包括如下几个:

  • MMLU:通用知识和推理能力。
  • MATH:数学解决问题能力。
  • GSM8K:小学数学。
  • HumanEval:Python 编码任务。
  • GPQA:大学生物、物理和化学问答。
  • DROP:阅读理解和算术。
  • Big-Bench-Hard:综合评估。
  • ARC-Challenge:常识推理。
  • HellaSwag:常识推理。
  • AGIEval:大学入学考试和资格考试。
  • MT-Bench:多轮对话基准测试。
  • AlpacaEval 2.0:指令跟随能力。

2.2 评估框架

Harness 是 EleutherAI 开源的 LLM 评估框架,对应的代码库为:GitHub - EleutherAI/lm-evaluation-harness: A framework for few-shot evaluation of language models.。也是 Huggingface 官方 Open-LLM-Leaderboard (a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard)后端使用的评估框架,在很多论文中被使用。

Helm 是斯坦福大学开发的 LLM 评估框架,对应的论文为:[2211.09110] Holistic Evaluation of Language Models,对应的代码库为:https://github.com/stanford-crfm/helm。其可以评估模型在 12 个方面的能力。

simple-evals 是 OpenAI 最近开源的针对几个常见指标的评估工具 (GitHub - openai/simple-evals),也是其 GPT-4o 使用的评估工具。如下图所示为其对应的评估结果:

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OpenCompass 是一个国内常用的评估框架,对应的代码库为:OpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (Llama3, Mistral, InternLM2,GPT-4,LLaMa2, Qwen,GLM, Claude, etc) over 100+ datasets.。其也提供详细的 Leaderboard:OpenCompass司南。如下图所示:

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2.3 Few-shot & CoT

在评估中经常会使用 few-shot 和 CoT 方法,如下图所示(图片来自 [2205.11916] Large Language Models are Zero-Shot Reasoners)为 0-shot,few-shot 以及是否包含 CoT 的区别,简单来说:

  • few-shot 就是表示 Prompt 中会提供一些示例,没有示例表示为 0-shot,5 个示例为 5-shot。
  • CoT 就是在 Prompt 中会提供 CoT(Chain of Thought,[2201.11903] Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models),也就是推理过程。其中最经典的 CoT 为 “Let’s think step by step.”。

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在基准评估中,为了公平对比,使用相同的配置才有参考价值。然而部分评估中并未清晰的列出对应的配置,如下图所示分别为 Introducing Qwen1.5 | Qwen 官网上关于 Qwen1.5 和 零一万物 上关于 Yi-1.5 模型的各种指标,很多都没有明确指出对应的配置,导致部分指标无法对齐:

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2.4 Base 模型 & Instruction 模型

现在有很多开源的 LLM 都会提供 Base 模型和 Instruction 模型,其中:

  • Base 模型:是在大量未标注的通用文本数据上进行无监督训练,比如网页、书籍、代码、新闻文章等。Base 模型适用于需要广泛自然语言理解和生成的场景,但对具体的任务可能不如专用模型。
  • Instruction 模型:通常是在 Base 模型基础上,使用经过人工标注或筛选的指令数据通过有监督微调训练而来。这些数据的质量通常很高,而且有些时候会针对特定场景。这类模型更适合需要特定指令进行操作的场景。

虽然 Instruction 模型也是基于 Base 模型微调,但是他们的评估指标可能会有比较大的区别,如下图所示(meta-llama/Meta-Llama-3-70B · Hugging Face),对于 MMLU 指标:

  • LLaMA 2 模型的 Base 模型都比 Instruction 模型高,甚至差了 10 分以上。
  • LLaMA 3 模型的 Base 模型都比 Instruction 模型低。

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我们在收集数据的时候发现很多地方会混淆两个模型的指标,比如经常看的 LMSys Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmsys 中就混淆了 Qwen1.5-110B 以及 Qwen1.5-72B 的 Base 模型和 Instruction 模型。参考 Qwen-1.5 的官方博客 Qwen1.5-110B:Qwen1.5系列的首个千亿参数开源模型| Qwen,下图中的 MT-bench 指标确实是 Qwen1.5-110B-Chat(Instruction)和 Qwen1.5-72B-Chat(Instruction)模型,但 MMLU 对应的是 Qwen1.5-110B(Base)和 Qwen1.5-72B(Base)模型:

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2.5 不同模型版本

早期的 LLM 通常都会发布详细的技术报告,包括具体版本和性能指标的说明。然而,最近的很多 LLM 仅以简单的博客页面形式发布,甚至缺乏对模型及其评估指标的详细介绍,特别是一些闭源模型。这种变化为不同模型之间的横向对比带来了很大的挑战。如下图所示为 LMSys Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmsys 榜单,可以看出,排名前 12 的模型中,GPT-4 就有 4 个版本,Gemini-1.5 也有三个版本:

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2.6 评估工具差异

很多公司都有自己的评估工具,其有些时候不会和开源社区的评估方式完全对齐,导致评估指标的差异。比如在 DeepSeek-V2([2405.04434] DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model)中,作者使用了内部评估工具,导致有些结果和我们从 Qwen1.5 72B、Mixtral 8x22B 和 LLaMA3 70B 官方报告中看到的结果不太一致,图中红色部分为相应的官方数据:

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在浪潮的源 2.0-M32 [2405.17976] Yuan 2.0-M32: Mixture of Experts with Attention Router 中,作者也提供了 Qwen1.5-72B Chat 的结果,但是看着是直接引用了下图所示 DeepSeek-V2-Chat 的结果。但是源 2.0-M32 中并没有说明自己使用的评估工具。

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2.7 数据污染

数据污染问题在大模型训练中非常常见,没有经过仔细的数据清理过程,很可能会在训练集中混入部分基准评估数据。比如,OpenAI 的 GPT-4 Paper 中提到,其发现训练集中不小心混入了 BIG-Bench 数据,所以 GPT-4 Paper 中并未提供 BIG-Bench Hard 的评估结果。

最近 Scale AI 的研究员研究了 GSM-8K 数据泄漏问题,对应的 Paper 为:[2405.00332] A Careful Examination of Large Language Model Performance on Grade School Arithmetic。作者通过人工标注方式构建了 GSM-1K 数据集,其难度与 GSM-8K 类似,包含 1250 道小学数学题。作者使用该数据集对一些开源和闭源 LLM 进行了基准测试,发现部分模型在 GSM-1K 上的性能甚至比 GSM-8K 低 10% 以上,比如 math-shepherd-mistral-7b-rl 指标低了将近 13%;而 Claude 3 和 GPT-4 模型指标没有下降:

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如下图所示为部分详细数据,可以看出其包含了多个我们常见的模型,甚至是微软最近发布的非常强大的小模型 Phi-3:

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三、MMLU

[2009.03300] Measuring Massive Multitask Language Understanding 评估集是为了衡量文本模型的多任务准确性,其涵盖涵盖人文科学(humanitities)、社会科学(social science)、自然科学(hard sciences)等领域的 57 个子任务,比如小学数学、美国历史、计算机科学、法律等。题目都是多项选择题,通过测试语言模型在不同领域的知识和推理能力来评估其综合性能。

与其他语言理解评估集(如 GLUE、SuperGLUE 等)相比,MMLU 的任务种类更多,覆盖面更广,能够更加全面地评估大规模语言模型的能力。这使得 MMLU 成为当前评估大规模预训练语言模型的一个重要工具。几乎每个 LLM 都会评估并对比其在 MMLU 基准上的能力,而且绝大部分都是评估 5-shot 能力,少量模型会评估 5-shot+CoT 能力,比如 The Claude 3 Model Family: Opus, Sonnet, Haiku。

MMLU 指标相对比较统一,基本不会有太多歧义。然而,在 Massive Multitask Language Understanding (MMLU) on HELM 中,作者发现很多模型声称的 MMLU 指标和 Helm 中评估出来的有较大差距,如下图所示:

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四、GSM-8K

各种模型基本都会提供 GSM-8K 评估结果,但对应的评估结果比较混乱。比如,有些是 0-shot+CoT 结果,有些是 8-shot+CoT,有些是 5-shot+CoT,甚至有些是 11-shot。Google Gemini([2403.05530] Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context) 之前被吐槽的一个点就是拿 GSM-8K 11-shot 的结果和其他模型 8-shot,5-shot 的结果对比。

如下图所示为 GPT-4([2303.08774] GPT-4 Technical Report)中的关键结果,可以看出其 GSM-8K 的 92.0 为 5-shot+CoT 的结果,而 GPT-3.5 的 57.1 为 5-shot 的结果:

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如下图所示为阿里的通义千问 Qwen1.5 介绍 | Qwen 中的官方评估结果,其并没有具体介绍 GSM8K 是 5-shot 还是 8-shot(不过从其开源的评估工具可以看出是 8-shot+CoT 的结果,具体可以参考 https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/eval/gsm8k_prompt.txt),但是对应的结果中 GPT-4 的 92.0 为 5-shot+CoT 结果,Mixtral-8x7B 的 74.4 确实为 8-shot+CoT 结果。

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实际上 Mixtral 官方提供了相应 5-shot 和 8-shot 的结果,如下图 Figure 4 所示(Cheaper, Better, Faster, Stronger | Mistral AI | Frontier AI in your hands)其 Mixtral 8x7B 的 5-shot 结果只有 58.4:

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如下图 Table 3 所示,零一万物的 Yi 模型([2403.04652] Yi: Open Foundation Models by 01.AI)也存在同样的情况,论文中介绍的是 GSM-8K 的 8-shot 结果,但是 GPT-3.5 和 GPT-4 的是 5-shot 的结果。此外 Mistral 7B 的 GSM-8K 和 MATH 结果也比上图中 Mistral 的官方结果或者 [2310.06825] Mistral 7B 论文中的结果要低。

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在浪潮的源 2.0-M32 [2405.17976] Yuan 2.0-M32: Mixture of Experts with Attention Router 中作者同样将 8-shot 的 GSM-8K 结果与 5-shot 的 Mixtral-8x7B,Mixtral-8x22B 进行比较,实际上两个模型对应的 8-shot 应该为 74.4 和 88.4:

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五、MATH

MATH 的评估相对比较统一,基本上都是 4-shot 的结果,但是 GPT-4o,GPT-4T 相关结果都是 0-shot 的,具体也可以参考 OpenAI 的评估脚本 GitHub - openai/simple-evals,此外 Claude 3 同时提供了 0-shot 和 4-shot 结果,如下图所示:

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六、GPQA

[2311.12022] GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark 是一个比较新的评估集,是由生物、物理和化学领域的专家编写的多项选择题,问题的质量高且难度大。其全集 full(extended) 包含 546 个问题,main 和 diamond 是对应的两个子集,分别包含 448 和 198 个问题。如下图 Table 6 所示为作者针对 LLaMA-2-70B-Chat、GPT-3.5 和 GPT-4 的评估结果,可以看出,其也包含了 0-shot,0-shot+CoT,以及 few-shot+CoT 的配置:

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在 Meta 的 LLaMA-3 meta-llama/Meta-Llama-3-70B · Hugging Face 中,作者并未特别说明使用的哪个集合,只介绍其为 GPQA(0-shot),不过在 llama3/eval_details.md at main 中提到是 Main 集合,并且没有说明使用 CoT,如下图所示:

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在 The Claude 3 Model Family: Opus, Sonnet, Haiku 中,作者给出了 Claude 3 在 3 个集合上详细的评估结果:

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在 Gemini Pro - Google DeepMind 中,Google Gemini 提供了 main 集合下的评估结果:

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在阿里的通义千问 Qwen1.5-110B:Qwen1.5系列的首个千亿参数开源模型| Qwen 中同样没有介绍 GPQA 对应的集合,甚至未介绍是否是 0-shot:

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七、HumanEval&BBH&HellaSwag&ARC-C&DROP

如下的几个指标相对比较统一,各个模型基本也都有相应的结果,如下图所示:

  • HumanEval 通常都是采用 0-shot 评估
  • BIG-Bench Hard(BBH)通常采用 3-shot+CoT 评估
  • HellaSwag 通常采用 10-shot 评估
  • ARC-C 通常采用 25-shot 评估
  • DROP 通常采用 3-shot 评估

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八、AlpacaEval 2.0

AlpacaEval 2.0 是一个指令遵循评估,它利用 LLM 来评估生成质量。在 AlpacaEval 中,会倾向于生成较长输出的模型。因此,在 AlpacaEval 2.0 中,作者引入了长度控制(Length-Controlled AlpacaEval),来缓解这种偏好。对应的论文为:[2404.04475] Length-Controlled AlpacaEval: A Simple Way to Debias Automatic Evaluators。对应的 Leaderboard 为:AlpacaEval Leaderboard。

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九、LMSYS Chatbot Arena

国外社区经常会使用 Chatbot Arena(LMSys Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmsys)来评估 LLM 的能力。其相当于大模型的竞技场,都是通过真实用户打分结果来评估人类对模型的偏好,其更接近真实用户场景,也更加客观。对应的论文为:[2403.04132] Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference。这也是“零一万物 Yi-Large 在 LMSYS 中文榜单排名第一”的来源,如下图所示为按照 Arena Elo 排序的结果(截止 2024-06-01):

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在 Chatbot Arena 中也提供了 MT-bench 和 MMLU 的相关指标,如下图所示为按照 MT-bench 排序的结果:

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如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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http://www.chinasem.cn/article/1027521

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