長(zhǎng)文本評(píng)測(cè)

隨著大模型能夠處理的上下文信息越來(lái)越多，達(dá)到百萬(wàn)級(jí)別的詞匯量，人們對(duì)于模型長(zhǎng)文本能力的研究興趣也隨之增長(zhǎng)。

司南 OpenCompass 數(shù)據(jù)集社區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)了諸如 L-Eval、LongBench 等長(zhǎng)文本評(píng)測(cè)基準(zhǔn)。這些工作基于一些開(kāi)源 / 自建的數(shù)據(jù)集構(gòu)建樣本，其構(gòu)建評(píng)測(cè)集上的性能已可以一定程度上反映模型的能力。

因此，在長(zhǎng)文本評(píng)測(cè)這一工作里，我們認(rèn)為一個(gè)好的長(zhǎng)文本評(píng)測(cè)集應(yīng)該具備以下性質(zhì)：

• 樣本長(zhǎng)度可控：測(cè)試樣本的上下文長(zhǎng)度最好是可控的，以便于測(cè)量和比較模型在各個(gè)上下文長(zhǎng)度下的能力變化（若測(cè)試集由不同上下文長(zhǎng)度的測(cè)試樣例混雜而成，則難以精確測(cè)量某一長(zhǎng)度下的性能）。
• 全文理解：測(cè)試任務(wù)應(yīng)當(dāng)需要完整閱讀 / 分析整段文本后才能成功完成。一個(gè)反例是：此前存在一些長(zhǎng)文本總結(jié)任務(wù)，模型閱讀特定部分文本（如開(kāi)頭 + 結(jié)尾）后即可達(dá)到不錯(cuò)性能。
• 指標(biāo)簡(jiǎn)明清晰：測(cè)試集的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)做到定義清晰，其數(shù)值可以定量反映模型的性能。
• 能測(cè)試超長(zhǎng)上下文：評(píng)測(cè)集需要能夠測(cè)試模型在超長(zhǎng)上下文上的性能。目前主流 API 模型的上下文長(zhǎng)度已來(lái)到了 128,000 token 甚至更長(zhǎng)，而早期的一些長(zhǎng)文本評(píng)測(cè)集最長(zhǎng)僅覆蓋到 32,000 token。

Ada-LEval評(píng)測(cè)集

基于以上思考，司南 OpenCompass 團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了長(zhǎng)文本評(píng)測(cè)集——Ada-LEval。Ada-LEval 包含 2 個(gè)任務(wù)：TSort (文本排序)、BestAnswer (選擇最佳答案)，每個(gè)任務(wù)覆蓋了 1,000 到 128,000 token 的可變長(zhǎng)度。

基于 Ada-LEval，我們對(duì)一些大語(yǔ)言模型進(jìn)行了評(píng)測(cè)。我們發(fā)現(xiàn)，大部分的長(zhǎng)文本模型在這一測(cè)試集上的表現(xiàn)都不盡如意。同時(shí)，在 32,000+ token 的上下文長(zhǎng)度下，所有模型 (含 GPT-4-Turbo) 都未能取得顯著優(yōu)于 Random Guess 的結(jié)果。

任務(wù)1：TSort（文本排序）

定義：對(duì)于一篇長(zhǎng)文本 (例如小說(shuō))，我們從中截取部分分為 N 段，打亂次序提供給 LLM (截取部分的前后臨近段落也會(huì)作為上下文提供)，并要求 LLM 輸出段落的正確順序。

指標(biāo)：若輸出的順序完全正確，則記為正確；否則記為錯(cuò)誤。RandomGuess 的正確率期望為 (1 / N!)。

控制樣本長(zhǎng)度：可以通過(guò)調(diào)整 N，或是每個(gè)排序段落的長(zhǎng)度來(lái)控制測(cè)試樣本長(zhǎng)度。

處理細(xì)節(jié)：對(duì)于 TSort 任務(wù)，我們的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于 BookSum 數(shù)據(jù)集。在構(gòu)建測(cè)試集的過(guò)程中，我們?nèi)コ宋谋局械亩温涮?hào)、章節(jié)號(hào)等顯式的位置信息。

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們僅嘗試了 N=4 的設(shè)定，并沒(méi)有繼續(xù)拓展排序段落的數(shù)量。因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)，這一任務(wù)對(duì)于 LLM 來(lái)說(shuō)，似乎異常困難：在全部實(shí)驗(yàn)中，僅 GPT-4 在短上下文設(shè)定 (2,000 or 4,000 tokens) 下取得了顯著優(yōu)于 Random Guess 的精度。在大部分情況下，LLM 能夠跟隨指令并輸出一個(gè) N 排列，但順序并不正確。

另外，由于我們的原始數(shù)據(jù)均為公開(kāi)數(shù)據(jù)，大概率被用于 LLM 預(yù)訓(xùn)練。因此，在測(cè)試過(guò)程中，我們僅使用生成式的測(cè)試，而非基于 PPL。

任務(wù)2：BestAnswer（選擇最佳答案）

定義：給定一個(gè)問(wèn)題，和大量備選答案，要求 LLM 指出問(wèn)題的最佳答案。在這個(gè)任務(wù)中，我們的問(wèn)題來(lái)源于 StackOverflow，并以提問(wèn)者最終選擇的答案作為最佳答案。

指標(biāo)：若模型選到了正確答案，則記為正確；否則記為錯(cuò)誤。RandomGuess 的正確率期望為 (1 / M)，M 為備選答案數(shù)量。

控制樣本長(zhǎng)度：可以通過(guò)調(diào)整備選答案數(shù)量來(lái)控制樣本長(zhǎng)度。

處理細(xì)節(jié)：

• 我們認(rèn)定提問(wèn)者最終選擇的答案作為最佳答案。在這個(gè)答案之后依然可能有新的回答，此時(shí)這些回答不能作為備選答案中的負(fù)樣本。
• 挑選負(fù)樣本時(shí)，應(yīng)當(dāng)足夠具有迷惑性。實(shí)踐中，我們會(huì)優(yōu)先挑選同一問(wèn)題下的其他答案作為負(fù)樣本。在利用其他問(wèn)題下的答案作為負(fù)樣本的時(shí)候，我們會(huì)保證兩個(gè)問(wèn)題具有一定的相似性 (即 Tag 有所重疊)。

在 BestAnswer 任務(wù)上，大部分模型在測(cè)試樣例長(zhǎng)度較短時(shí) (1,000 / 2,000 tokens) 都顯示了顯著優(yōu)于 Random Guess 的性能。在 8,000 tokens 以上，所有開(kāi)源模型的精度下降至 Random Guess 水平；在 32,000 tokens 以上，GPT-4 的精度下降至 Random Guess 水平。

總結(jié)

在這項(xiàng)工作中，我們提供了 4 個(gè) API 模型與 6 個(gè)開(kāi)源模型在 Ada-LEval 的評(píng)測(cè)結(jié)果。同時(shí)，我們?cè)?nbsp;https://github.com/open-compass/Ada-LEval 開(kāi)源了評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)與代碼，并提供了評(píng)測(cè) InternLM2 與 GPT-4 的樣例，以便于社區(qū)評(píng)測(cè)其他的大語(yǔ)言模型。

論文：?https://arxiv.org/pdf/2404.06480.pdf

本文轉(zhuǎn)載自??司南評(píng)測(cè)體系??，作者： 司南OpenCompass ????