大模型測試能拿高分，實際場景中卻表現(xiàn)不佳的問題有解了。

賈佳亞團隊聯(lián)合多家知名高校提出了一種全新的測評方法，讓一些模型立馬現(xiàn)出了原型。

這下不用擔(dān)心大模型“刷題”太多，測試集無法體現(xiàn)真實水平了。

這個新的測評數(shù)據(jù)集叫做MR-Ben，利用的是GSM8K、MMLU等數(shù)據(jù)集中的現(xiàn)有題目。

只不過，大模型在測試中的身份從“答題學(xué)生”變成了“閱卷老師”，任務(wù)是要給已有的解答步驟指出錯誤。

這樣一來，模型無法再通過背誦或猜測撞對題目，測試題泄露也無需擔(dān)心了。

利用MR-Ben，賈佳亞團隊評測了GPT4-Turbo、Cluade3.5-Sonnet、GLM4、Qwen2-70B等許多開源和閉源模型。

目前，該數(shù)據(jù)集涉及的所有代碼和數(shù)據(jù)均已開源。

熟悉的試題，全新的任務(wù)

目前，大模型測試的主流方向是使用人類的標準化考試——選擇題和填空題的方式去進行大模型評測。

這套測試方式的優(yōu)點是標準明確、指標直觀，且量化結(jié)果天然具有話題性。

但作者認為，由于現(xiàn)在的大模型普遍采用逐步作答的思維鏈方式生成最終答案，導(dǎo)致這種方式并不“靠譜”。

預(yù)訓(xùn)練模型在預(yù)訓(xùn)練時早已見過數(shù)以萬億級別的token，很難判斷被評測的模型是否早已見過相應(yīng)的數(shù)據(jù)，從而通過“背題”的方式回答正確。

而因為評測的方式主要靠檢查最終的答案，因此模型是否是基于正確的理解推理選出正確的選項，也不得而知。

盡管學(xué)術(shù)界不斷地對諸如GSM8K、MMLU等數(shù)據(jù)集進行升級改造，如在GSM8K上引入多語言版本的MGSM數(shù)據(jù)集，在MMLU的基礎(chǔ)上引入更難的題目等，依然無法擺脫選擇或填空的窠臼。

并且，這些數(shù)據(jù)集都已面臨著嚴重的飽和問題，大語言模型在這些指標上的數(shù)值已經(jīng)見頂，并逐漸喪失了區(qū)分度。

為此，賈佳亞團隊聯(lián)合MIT、清華、劍橋等多家知名高校，與國內(nèi)頭部標注公司合作，標注了一個針對復(fù)雜問題推理過程的評測數(shù)據(jù)集MR-Ben。

MR-Ben基于GSM8K、MMLU、LogiQA、MHPP等大模型預(yù)訓(xùn)練必測數(shù)據(jù)集的題目，進行了“閱卷式”的范式改造，生成的新數(shù)據(jù)集更難、更有區(qū)分度，更能真實地反映模型推理能力！

不用重新找題出卷，也不用把題目變形來測試模型的魯棒性，MR-Ben直接讓模型從“答題者”變成“閱卷者”，對數(shù)據(jù)集中已有的答題過程進行評判，通過讓大模型當老師來測試它對知識點的掌握情況！

具體來說，賈佳亞團隊針對市面上主流的評測數(shù)據(jù)集GSM8K、MMLU、LogiQA、MHPP等數(shù)據(jù)集進行整理，并分成了數(shù)理化生、代碼、邏輯、醫(yī)藥等多個類別，同時區(qū)分了不同的難度等級。

針對每個類別、收集到的每個問題，團隊精心收集了對應(yīng)的分步解題過程，并經(jīng)由專業(yè)的碩博標注者進行培訓(xùn)和標注。

標注過程中，解題過程是否正確、出錯的位置、出錯的原因都會被細致指出，比對大模型的閱卷結(jié)果和人類專家的閱卷結(jié)果，就能知道模型對知識點的掌握情況。

從評測方式來看，MR-Ben所提出的方法，需要模型對于解題過程的每一個步驟的前提、假設(shè)、邏輯都進行細致分析，并對推理過程進行預(yù)演來判斷當前步驟是否能導(dǎo)向正確答案。

這種“閱卷”式的評測方式從難度上遠超于僅答題的評測方式，但可有效避免模型背題所導(dǎo)致的分數(shù)虛高問題。而只會背題的學(xué)生很難成為一名合格的閱卷老師。

GPT4-Turbo表現(xiàn)最佳

賈佳亞團隊針對目前幾款知名的大模型進行了評測，部分模型有多個版本參與測試。

可以看到，閉源模型中，GPT4-Turbo的表現(xiàn)最佳（雖然在“閱卷”時未能發(fā)現(xiàn)計算錯誤），在絕大部分的科目里，有demo（k=1）和無demo（k=0）的設(shè)置下都領(lǐng)先于其他模型。

智譜團隊的GLM模型表現(xiàn)在榜單中位列第二，超過了Claude最新的3.5-Sonnet。

不過不同模型間的區(qū)分度較大，最強的GPT4-Turbo在MR-Ben數(shù)據(jù)集上獲得的成績也不到50分，可以看出其表現(xiàn)仍未飽和。

另外，一些表現(xiàn)較強的開源模型，效果已經(jīng)趕上了部分商用模型。

除此之外，MR-Ben團隊在工作過程中還發(fā)現(xiàn)了一些有意思的現(xiàn)象，例如：

• 低資源場景下，小模型也有不少亮點，MR-Ben評測中Phi-3-mini在一眾小模型里脫穎而出，甚至高于或持平幾百億參數(shù)的大模型，展現(xiàn)出了微調(diào)數(shù)據(jù)的重要性。
• MR-Ben場景包含復(fù)雜的邏輯解析和逐步推斷，F(xiàn)ew-shot模式下過長的上下文反而會使得模型困惑，造成水平下降的后果。
• MR-Ben評測了不少生成-反思-重生成的消融實驗，查看不同提示策略的差異，發(fā)現(xiàn)對低水平的模型沒有效果，對高水平的模型如GPT4-Turbo效果也不明顯。反而對中間水平的模型因為總把錯的改對，對的改錯，效果反而略有提升。
• 將MR-Ben評測的科目粗略劃分成知識型、邏輯型、計算型、算法型后，不同的模型在不同的推理類型上各有優(yōu)劣。

賈佳亞團隊已在github上傳一鍵評測的方式，測試一次消耗的token量大約為12M，開發(fā)者可以在自家的模型上評測并提交，MR-Ben團隊會及時更新相應(yīng)的leaderboard。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2406.13975
項目主頁：https://randolph-zeng.github.io/Mr-Ben.github.io/
Github Repo：https://github.com/dvlab-research/Mr-Ben