在AI的世界里，模型的評(píng)估往往被看作是最后的「檢查點(diǎn)」，但事實(shí)上，它應(yīng)該是確保AI模型適合其目標(biāo)的基礎(chǔ)。

隨著AI模型在商業(yè)運(yùn)營(yíng)和研究中變得越來(lái)越重要，對(duì)精確、可適應(yīng)的評(píng)估工具的需求也變得前所未有的迫切。

然而，如何有效地進(jìn)行評(píng)估卻仍然是一個(gè)復(fù)雜且充滿挑戰(zhàn)的問(wèn)題。

在這篇文章中，我們將探討Jim Fan對(duì)于如何「破解」LLM基準(zhǔn)測(cè)試的見(jiàn)解，以及HuggingFace通過(guò)其新推出的評(píng)估套件LightEval對(duì)AI評(píng)估透明性和定制化的貢獻(xiàn)。

如何在LLM基準(zhǔn)測(cè)試中作弊

英偉達(dá)高級(jí)科學(xué)家Jim Fan分享了幾種「破解」LLM基準(zhǔn)測(cè)試的方法，通過(guò)一些技巧，即使是新手也能在基準(zhǔn)測(cè)試上取得驚人的成績(jī)。

這些方法同時(shí)揭示了當(dāng)前評(píng)估體系中的一些漏洞和問(wèn)題。

1. 在測(cè)試集的改寫例子上進(jìn)行訓(xùn)練

Jim Fan指出，通過(guò)訓(xùn)練在不同格式、措辭甚至外語(yǔ)版本的測(cè)試問(wèn)題上，LLM模型可以顯著提高其在基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)。

例如，LMSys的「LLM-decontaminator」論文發(fā)現(xiàn)，通過(guò)重寫MMLU、GSK-8K和HumanEval（編碼）中的測(cè)試問(wèn)題，一個(gè)13B的模型的評(píng)分竟然可以超過(guò)GPT-4。

這一技巧的核心在于，它利用了模型在不同語(yǔ)言和格式上的泛化能力，從而在基準(zhǔn)測(cè)試中獲得更高的分?jǐn)?shù)。

2. 使用前沿模型生成新的問(wèn)題進(jìn)行訓(xùn)練

不僅僅是重新格式化現(xiàn)有測(cè)試問(wèn)題，Jim Fan還提到，可以使用前沿模型生成新的問(wèn)題，這些問(wèn)題在表面上不同，但在解決模板和邏輯上非常相似。

這種方法試圖過(guò)擬合到測(cè)試集的近似分布，而不是單個(gè)樣本。例如，HumanEval包含大量簡(jiǎn)單的Python問(wèn)題，可以認(rèn)為是一個(gè)特定、狹窄的分布。

但這些問(wèn)題并不能反映真實(shí)世界中的編碼復(fù)雜性。

3. 提示工程與多數(shù)投票

另一個(gè)有趣的技巧是通過(guò)提示工程來(lái)迷惑LLM-decontaminator或其他檢測(cè)器。

檢測(cè)器是公開的，但數(shù)據(jù)生成過(guò)程是私有的，可以利用這一點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)勢(shì)操作。此外，增加推理時(shí)計(jì)算的預(yù)算幾乎總是有效的。

簡(jiǎn)單的多數(shù)投票或思維樹（Tree of Thought）也能顯著提高模型的表現(xiàn)。

這一方法的核心在于，利用多個(gè)模型的集成優(yōu)勢(shì)，使其在推理過(guò)程中能夠相互補(bǔ)充和驗(yàn)證，從而提高整體性能。

LightEval：HuggingFace的開源AI評(píng)估解決方案

那么，什么樣的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)比較可信呢？

Jim Fan在最后補(bǔ)充到，除非評(píng)判的測(cè)試集足夠開放、不受控制；或者足夠精心策劃及保密；不然該基準(zhǔn)很容易將會(huì)被「作弊」從而失去效力。

與此同時(shí)，HuggingFace新推出的LightEval評(píng)估套件正好助力于解決這一問(wèn)題。

LightEval允許用戶根據(jù)自己的具體需求定制評(píng)估任務(wù)，支持在多種設(shè)備上進(jìn)行評(píng)估，包括CPU、GPU和TPU，適用于從小型到大規(guī)模的部署。

通過(guò)與HuggingFace現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理庫(kù)和模型訓(xùn)練庫(kù)的無(wú)縫整合，LightEval為AI的整個(gè)開發(fā)周期提供了支持，幫助企業(yè)和研究者確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和公正性。

首先，標(biāo)準(zhǔn)化基準(zhǔn)測(cè)試雖然有用，但往往無(wú)法捕捉到真實(shí)世界應(yīng)用中的細(xì)微差別。

LightEval通過(guò)提供一個(gè)可定制的開源評(píng)估套件和評(píng)估功能，允許企業(yè)根據(jù)自身的業(yè)務(wù)目標(biāo)和需求進(jìn)行評(píng)估，從而確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可靠性，更貼近實(shí)際世界。

其次，LightEval不僅提供了一個(gè)強(qiáng)大的評(píng)估工具，還通過(guò)其開源性質(zhì)，促進(jìn)了AI社區(qū)的合作與創(chuàng)新。

用戶可以根據(jù)自身需求定制評(píng)估流程，同時(shí)還可以從社區(qū)中獲取最佳實(shí)踐和技術(shù)支持。

這種開放性和合作性不僅提高了評(píng)估工具的靈活性和適應(yīng)性，還推動(dòng)了整個(gè)AI生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展和進(jìn)步。

另外，LightEval的一大優(yōu)勢(shì)在于其靈活性和可擴(kuò)展性。

無(wú)論是小型企業(yè)還是大型企業(yè)，都可以根據(jù)自身需求調(diào)整評(píng)估流程和計(jì)算資源，從而確保模型評(píng)估的準(zhǔn)確性和高效性。

LightEval支持多種設(shè)備和分布式系統(tǒng)，使其能夠在不同硬件環(huán)境下運(yùn)行，從而提高了其適用范圍和實(shí)用性。

AI社區(qū)的一個(gè)意見(jiàn)領(lǐng)袖Denis Shiryaev指出，圍繞系統(tǒng)提示和評(píng)估過(guò)程的透明度可以幫助防止一些「最近困擾AI基準(zhǔn)測(cè)試的戲劇性事件」。

通過(guò)將LightEval開源，Hugging Face鼓勵(lì)在AI評(píng)估中更大的責(zé)任性——隨著公司越來(lái)越依賴AI做出高風(fēng)險(xiǎn)決策，這是非常需要的。

未來(lái)AI評(píng)估的趨勢(shì)

Hugging ace承認(rèn)，該工具仍處于初期階段，用戶不應(yīng)期望「100%的穩(wěn)定性」。然而，公司正在積極征求社區(qū)反饋，鑒于其在其他開源項(xiàng)目上的成功記錄，LightEval可能會(huì)迅速改進(jìn)。

盡管挑戰(zhàn)存在，但隨著AI在日常商業(yè)運(yùn)營(yíng)中的嵌入，可靠、可定制的評(píng)估工具的需求只會(huì)增加。

LightEval有望成為這一領(lǐng)域的關(guān)鍵玩家，特別是越來(lái)越多的組織已經(jīng)認(rèn)識(shí)到超越標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測(cè)試評(píng)估其模型的重要性。

LightEval的靈活性、透明性和開源性質(zhì)使其成為組織在部署AI模型時(shí)的寶貴資產(chǎn)。隨著AI不斷塑造各個(gè)行業(yè)，像LightEval這樣的工具將成為確保這些系統(tǒng)可靠、公平和有效的關(guān)鍵。

對(duì)于企業(yè)、研究人員和開發(fā)者來(lái)說(shuō)，LightEval提供了一種超越傳統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)的新方式。

它代表了一種更可定制和透明的評(píng)估實(shí)踐，這一發(fā)展在AI模型變得更加復(fù)雜和其應(yīng)用變得更加關(guān)鍵的時(shí)代尤為重要。

在一個(gè)AI越來(lái)越多地影響數(shù)百萬(wàn)人決策的世界中，我們希望能構(gòu)建一個(gè)更加可靠和透明的AI評(píng)估環(huán)境，為AI技術(shù)的健康發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。