EvalPlanner：基于“計(jì)劃-執(zhí)行”雙階段的大語言模型評(píng)估框架
大語言模型(LLM)評(píng)估系統(tǒng)在生成思維鏈(Chain-of-Thought, CoT)序列時(shí)，需要系統(tǒng)地捕捉評(píng)估過程中的推理步驟。但是由于缺乏人工標(biāo)注的CoT訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及預(yù)定義評(píng)估提示在復(fù)雜任務(wù)中的局限性，構(gòu)建高質(zhì)量的LLM評(píng)估模型面臨重大挑戰(zhàn)。另外手動(dòng)調(diào)整評(píng)估指令的方法在面對(duì)多樣化和復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出明顯的局限性。
為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)提出了EvalPlanner[1]，這是一種創(chuàng)新的LLM評(píng)估算法。該算法采用計(jì)劃-執(zhí)行的雙階段范式，首先生成無約束的評(píng)估計(jì)劃，隨后執(zhí)行該計(jì)劃并做出最終判斷。這種方法顯著提升了評(píng)估過程的系統(tǒng)性和可靠性。
核心方法論
系統(tǒng)架構(gòu)
EvalPlanner的架構(gòu)包含三個(gè)核心組件，如下圖所示：
具體來說，系統(tǒng)包含以下關(guān)鍵要素：
a) 評(píng)估計(jì)劃(z)
- 基于輸入指令x，系統(tǒng)制定具體的響應(yīng)評(píng)估策略
- 計(jì)劃設(shè)計(jì)注重靈活性和通用性
b) 計(jì)劃執(zhí)行模塊
- 依序執(zhí)行評(píng)估計(jì)劃的各個(gè)步驟
- 分析目標(biāo)響應(yīng)a和b，生成詳細(xì)的評(píng)估結(jié)果
c) 最終判決(y)
- 在評(píng)判LLM(參數(shù)θ)的框架下，將計(jì)劃z和執(zhí)行e作為潛變量
- 判決生成過程可表述為：
工作流程
系統(tǒng)的整體工作流程如下圖所示：
主要步驟包括：
- 從分布P中采樣多個(gè)評(píng)估計(jì)劃z
- 對(duì)每個(gè)計(jì)劃，從分布E中采樣多個(gè)執(zhí)行路徑e
- 通過自訓(xùn)練循環(huán)優(yōu)化計(jì)劃和執(zhí)行過程
- 在測試階段，模型生成結(jié)構(gòu)化的CoT輸出：? = (z?, ?, ?)
訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法
提示詞選擇與響應(yīng)對(duì)生成
系統(tǒng)采用兩類核心任務(wù)領(lǐng)域：
- 通用指令執(zhí)行任務(wù)
a.通過對(duì)原始指令引入噪聲生成對(duì)比樣本
b.原始指令響應(yīng)作為正例，噪聲指令響應(yīng)作為負(fù)例
- 數(shù)學(xué)推理任務(wù)
- 采樣多個(gè)候選響應(yīng)
- 正確解答作為正例，錯(cuò)誤解答作為負(fù)例
評(píng)估計(jì)劃生成
系統(tǒng)采用通用且無約束的計(jì)劃生成提示模板，該模板僅基于輸入指令查詢經(jīng)過指令調(diào)優(yōu)的LLM以獲取初始計(jì)劃。提示模板的核心內(nèi)容如下：
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[User Question]
{instruction}計(jì)劃執(zhí)行生成
計(jì)劃執(zhí)行階段采用種子模型，結(jié)合指令和響應(yīng)對(duì)，基于生成的計(jì)劃進(jìn)行推理并產(chǎn)生判決。
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[[User Question]]
{instruction}
[The Start of Assistant A’s Answer]
{response A}
[The End of Assistant A’s Answer]
[The Start of Assistant B’s Answer]
{response B}
[The End of Assistant B’s Answer]這種分離式架構(gòu)具有兩個(gè)主要優(yōu)勢：
- 確保執(zhí)行過程嚴(yán)格遵循預(yù)定計(jì)劃
- 通過對(duì)同一計(jì)劃采樣多個(gè)執(zhí)行路徑，增加評(píng)估數(shù)據(jù)的多樣性
構(gòu)建計(jì)劃-執(zhí)行偏好對(duì)
對(duì)于每個(gè)輸入指令：
- 采樣|P|個(gè)計(jì)劃
- 每個(gè)計(jì)劃采樣|E|個(gè)執(zhí)行路徑
- 考慮響應(yīng)對(duì)的兩種順序(a,b)和(b,a)，總共生成2×|P|×|E|個(gè)CoT序列
計(jì)劃與執(zhí)行的優(yōu)化策略
系統(tǒng)采用自訓(xùn)練循環(huán)進(jìn)行優(yōu)化，主要包含以下步驟：
初始監(jiān)督微調(diào)(SFT)
- 從種子模型M?開始
- 在正確思維子集D??上進(jìn)行微調(diào)
- 得到模型M????
第一輪直接偏好優(yōu)化(DPO)
- 以M????為基礎(chǔ)
- 在包含正確與錯(cuò)誤思維的數(shù)據(jù)集D?上執(zhí)行DPO
- 得到模型M????
第二輪直接偏好優(yōu)化(DPO)
- 以M????為基礎(chǔ)
- 在新的指令和響應(yīng)對(duì)子集D?上執(zhí)行DPO
- 得到最終模型M????
實(shí)驗(yàn)設(shè)置與評(píng)估
訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建
- WildChat數(shù)據(jù)集：使用自學(xué)習(xí)評(píng)估器生成綜合響應(yīng)
- MATH數(shù)據(jù)集：通過Mixtral 22Bx8 Instruct模型生成多個(gè)候選解答
實(shí)驗(yàn)配置
訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模：
- WildChat: 17,588個(gè)獨(dú)特三元組
- MATH: 4,141個(gè)獨(dú)特三元組
采樣參數(shù)：
- 每次迭代5個(gè)計(jì)劃
- 每個(gè)計(jì)劃8個(gè)執(zhí)行路徑(每種順序4個(gè))
- 溫度參數(shù)0.8，top_p值0.95
基準(zhǔn)比較
模型性能與多個(gè)基準(zhǔn)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比：
- 零樣本評(píng)估的開源和閉源LLM
- 具有評(píng)論功能的獎(jiǎng)勵(lì)模型
- RewardBench排行榜上的領(lǐng)先模型
實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
性能優(yōu)勢
EvalPlanner展現(xiàn)出顯著的性能優(yōu)勢：
- 在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下超越所有基準(zhǔn)系統(tǒng)
- 為生成式獎(jiǎng)勵(lì)模型創(chuàng)造新的性能記錄
- 在多個(gè)種子模型上展示方法的普適性
數(shù)據(jù)效率
系統(tǒng)表現(xiàn)出優(yōu)異的數(shù)據(jù)效率：
- 僅使用5K偏好對(duì)即達(dá)到92.3的性能分?jǐn)?shù)
- 通過迭代DPO進(jìn)一步提升至93.9
- 相比單次DPO迭代(92.5)取得明顯進(jìn)步
泛化能力
在多個(gè)評(píng)估基準(zhǔn)上驗(yàn)證了系統(tǒng)的泛化能力：
- FollowBenchEval：在多層次約束評(píng)估中超越基準(zhǔn)13%
- RM-Bench：展示出對(duì)內(nèi)容變化的強(qiáng)大魯棒性
- JudgeBench：在多類別挑戰(zhàn)性問題上保持競爭力
總結(jié)
EvalPlanner通過創(chuàng)新的計(jì)劃-執(zhí)行范式，成功解決了LLM評(píng)估模型面臨的核心挑戰(zhàn)。系統(tǒng)在多個(gè)基準(zhǔn)測試中的出色表現(xiàn)，證實(shí)了該方法在構(gòu)建高效、穩(wěn)健的評(píng)估模型方面的有效性。特別是在數(shù)據(jù)效率和泛化能力方面的優(yōu)勢，為未來LLM評(píng)估系統(tǒng)的發(fā)展提供了新的研究方向。
