Adding Error Bars to Evals: A Statistical Approach to Language Model Evaluations

评估对于理解大型语言模型（LLMs）的能力至关重要。从根本上说，评估就是实验；然而，关于评估的文献在很大程度上忽略了其他科学领域中关于实验分析和规划的文献。本文向受过统计学训练的研究人员展示了如何思考和分析来自语言模型评估的数据。我们将评估问题视为从一个未见的超级总体中抽取的，提出了分析评估数据、测量两个模型之间差异以及规划评估实验的公式。我们提出了一些具体的建议，以减少统计噪声并最大化信息量，从而更有效地进行语言模型评估和报告实验结果。

该论文试图解决的问题是语言模型评估方法的科学性和严谨性不足。具体来说，它关注于如何更有效地分析和规划语言模型评估实验，以减少统计噪声并提高结果的可靠性。这是一个相对新颖的问题，尤其是在将其他科学领域的实验设计和分析方法引入到语言模型评估中的做法。

论文的关键思路是将语言模型评估问题视为从一个未见的超级总体中抽取样本的过程，并基于这一视角提出了用于分析评估数据、测量不同模型间差异及规划评估实验的具体公式。这种方法的新颖之处在于它借鉴了统计学和其他科学领域的实验设计原则，为语言模型评估提供了一个更加系统化和科学化的框架。

论文通过具体的数学公式展示了如何分析评估数据和规划实验，这为研究人员提供了实用的工具。此外，文中还提出了一系列关于如何运行语言模型评估实验和报告实验结果的具体建议，旨在最小化统计噪声并最大化信息量。虽然论文没有提及特定的数据集或开源代码，但它强调了方法论的重要性，并指出了未来研究可以进一步探索的方向，如开发更高效的评估指标和实验设计。

近年来，关于语言模型评估的研究逐渐增多。例如，《On the Evaluation of Unsupervised Outlier Detection: Measures, Datasets, and an Empirical Study》探讨了无监督异常检测的评估方法；《A Systematic Comparison of Sentence Embedding Methods》对多种句子嵌入方法进行了系统比较；《Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList》提出了一种行为测试框架来评估自然语言处理模型。这些研究都为语言模型评估方法的发展做出了贡献。