大模型權(quán)威測(cè)試被曝翻車！偏袒GPT-4等閉源模型，提示詞區(qū)別對(duì)待

白交 2024-07-11 14:33:24 來(lái)源：量子位

白交 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

大模型權(quán)威測(cè)試，翻車了？！

HuggingFace都在用的MMLU-PRO，被扒出評(píng)測(cè)方法更偏向閉源模型，被網(wǎng)友直接在GitHub Issue提出質(zhì)疑。

此前MMLU原始版本早已經(jīng)被各家大模型刷爆了，誰(shuí)考都是高分，對(duì)前沿模型已經(jīng)沒(méi)有了區(qū)分度。

號(hào)稱更強(qiáng)大、更具挑戰(zhàn)線性多任務(wù)語(yǔ)言基準(zhǔn)MMLU-Pro，成了業(yè)界對(duì)大模型性能的重要參考。

但結(jié)果沒(méi)想到的是，現(xiàn)在有人扒出其在采樣參數(shù)、系統(tǒng)提示和答案提取等方面設(shè)置不公平，存在一些令人震驚的差異。

隨便對(duì)系統(tǒng)提示詞做了個(gè)小修改，直接將開(kāi)源陣營(yíng)的Llama-3-8b-q8的性能提高了10分？！

emmm……就問(wèn)大模型跑分到底還能不能信了？

被扒偏向閉源模型

這是源于Reddit上一位ML/AI愛(ài)好者的意外發(fā)現(xiàn)。

還特意做了個(gè)免責(zé)聲明，自己只是感興趣，并不是ML研究員（Doge）

出于好奇想了解它是如何工作的，于是檢查了原始repo中的代碼以及每個(gè)模型使用的提示和響應(yīng)。

不看不知道，一看嚇一跳。

首先，他們不會(huì)對(duì)所有模型使用相同的參數(shù)。

其次，給每個(gè)大模型的Prompt差別也挺大啊喂？！

跟GPT-4o說(shuō)：

您是知識(shí)專家，您應(yīng)該回答多選題，得出最終答案為「答案是 ….」

跟GPT-4說(shuō)：

以下是有關(guān){主題}的選擇題（含答案）。請(qǐng)逐步思考，然后在最后以 “答案是 (X) ”作為輸出。

……

更離譜的是Claude3，沒(méi)有系統(tǒng)提示詞？?。?！

此外，這位網(wǎng)友還發(fā)現(xiàn)，模型必須按照指令輸出準(zhǔn)確的短語(yǔ)和格式，這點(diǎn)至關(guān)重要。

否則，模型的答案就不會(huì)被認(rèn)可，而是會(huì)為模型隨機(jī)生成一個(gè)答案。

于是乎他進(jìn)行了一個(gè)小小的測(cè)試。

通過(guò)調(diào)整系統(tǒng)提示，來(lái)強(qiáng)調(diào)格式的重要性，結(jié)果模型分?jǐn)?shù)顯著提高。

比如給llama-3-8b-q8說(shuō)了這些話，結(jié)果它在一些類別中得分提高了10分以上。

作為一名知識(shí)淵博的專家，你的任務(wù)是回答只有一個(gè)正確答案的多項(xiàng)選擇題。清楚地解釋你對(duì)每道題的思考過(guò)程，提供全面、逐步的推理，說(shuō)明你是如何得出最終答案的。如果沒(méi)有一個(gè)選項(xiàng)完全符合，請(qǐng)選擇最接近的一個(gè)。用準(zhǔn)確的短語(yǔ)和格式結(jié)束每個(gè)回答至關(guān)重要： 答案是 (X)，其中 X 代表字母選項(xiàng)，即使選擇最接近的選項(xiàng)也是如此。

此外對(duì)各個(gè)模型答案提取regex也不一樣。

此事一出，大家一片嘩然。他去團(tuán)隊(duì)GitHub頁(yè)面底下反應(yīng)，也得到了官方回復(fù)。

官方回應(yīng)：對(duì)結(jié)果影響不超過(guò)1%

大概有這么幾個(gè)意思。

首先，關(guān)于采樣參數(shù)和系統(tǒng)提示，我們建議使用我們 git 倉(cāng)庫(kù)中的 evaluate_from_api.py 和 evaluate_from_local.py，因?yàn)檫@些設(shè)置與我們論文中報(bào)告的結(jié)果一致。

至于像那些閉源模型的結(jié)果，因?yàn)槭遣煌献髡咄瑫r(shí)運(yùn)行的，所以會(huì)有些細(xì)微差別。

不過(guò)他們表示，有進(jìn)行抽樣測(cè)試，發(fā)現(xiàn)對(duì)結(jié)果的影響很小，不超過(guò) 1%。

另外，他們?cè)谡撐闹羞€強(qiáng)調(diào)了 MMLU-Pro 的魯棒性，因此從節(jié)約成本的角度出發(fā)，我們選擇了不重新運(yùn)行所有項(xiàng)目。

對(duì)于答案提取regex問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)承認(rèn)：這的確是一個(gè)重要問(wèn)題。

因?yàn)橄?GPT-4o 和 Gemini 這樣的高性能模型來(lái)說(shuō)，影響微乎其微。但對(duì)于較小規(guī)模的模型來(lái)說(shuō)，影響可能會(huì)更大。

他們正計(jì)劃引入召回率更高的答案提取詞法，并將相應(yīng)地進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和重新提取答案。

此前還被爆出MMLU-Pro以數(shù)學(xué)為主

今年5月，來(lái)自滑鐵盧大模型老虎實(shí)驗(yàn)室陳文虎團(tuán)隊(duì)推出MMLU-Pro版。

當(dāng)時(shí)強(qiáng)調(diào)它主要有這些特點(diǎn)：

1、隨機(jī)猜測(cè)的空間更小。Pro版使用 10 個(gè)選項(xiàng)而不是 4 個(gè)選項(xiàng)。

2、更復(fù)雜：MMLU-Pro 添加了更多不同學(xué)科的大學(xué)水平問(wèn)題，共計(jì)12K個(gè)問(wèn)題。

3、MMLU-Pro 更穩(wěn)健，對(duì)不同提示的敏感度更低。

結(jié)果 GPT-4o（71%）實(shí)際上比 GPT-4-turbo（62%）提高了 9%在原始 MMLU 上，改進(jìn)只有 2% 左右。

但使用之后發(fā)現(xiàn)，有人反饋說(shuō)MMLU-Pro以數(shù)學(xué)能力為主，但此前MMLU的價(jià)值在于知識(shí)和推理。

很多問(wèn)題都需要多步驟的思維鏈CoT推理來(lái)解決應(yīng)用數(shù)學(xué)問(wèn)題。

這樣的話對(duì)大模型來(lái)說(shuō)太難了，大部分都集中在低端，這樣評(píng)估也就沒(méi)有意義。

好了對(duì)于這件事你怎么看呢？

參考鏈接：
[1]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1dw8l3j/comment/lbu6efr/?utm_source=ainews&utm_medium=email&utm_campaign=ainews-et-tu-mmlu-pro
[2]https://github.com/TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro/issues/5
[3]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1du52gf/mmlupro_is_a_math_benchmark/?utm_source=ainews&utm_medium=email&utm_campaign=ainews-et-tu-mmlu-pro
[4]https://x.com/WenhuChen/status/1790597967319007564
[5]https://x.com/WenhuChen/with_replies