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原標(biāo)題：87.8%準(zhǔn)確率趕超GPT-4o登頂！谷歌DeepMind發(fā)布自動(dòng)評估模型FLAMe
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),任務(wù),指令,性能
文章來源：新智元
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新智元報(bào)道編輯：喬楊 耳朵
【新智元導(dǎo)讀】谷歌DeepMind推出LLM自動(dòng)評估模型FLAMe系列，F(xiàn)LAMe-RM-24B模型在RewardBench上表現(xiàn)卓越，以87.8%準(zhǔn)確率領(lǐng)先GPT-4o。大語言模型都卷起來了，模型越做越大，token越來越多，輸出越來越長。
那么問題來了，如何有效地評估大語言模型的長篇大論呢？要是輸出長度長了但胡言亂語輸出質(zhì)量差，又臭又長，豈不是白搭?
首先能想到的方法就是人工評估。人工評估雖然對于評價(jià)模型性能至關(guān)重要，但受到主觀性、評估者之間的差異性以及廣泛評估的高成本的限制。
考慮到這些因素，谷歌DeepMind研究團(tuán)隊(duì)提出了自動(dòng)評估解決方案FLAMe。論文地址：https://arxiv.org/abs/2407.10817
模型本身在經(jīng)歷多規(guī)模指令任務(wù)調(diào)整后，可以遵循一套新的指令，使它們適合用作模型輸出的自動(dòng)評估器。
一方面，為了使LLM自動(dòng)評分更加合理、準(zhǔn)確并與人類偏好保持一致，對人類判斷的數(shù)據(jù)收集極其重要。
然而，獲得這些判斷數(shù)據(jù)既昂貴又耗時(shí)。從以前的研究中收集現(xiàn)有的人類評估貌似可行，但面臨著缺乏標(biāo)準(zhǔn)、文檔數(shù)據(jù)不充分、數(shù)據(jù)隱私和專有權(quán)等問

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