如何评估LLM在开放性问题的回答能力
前面三篇博客中介绍了如何评估大模型，内容包括评估大模型时常用的指标，每个指标背后的含义，如何通过编写代码实现指标的收集。对于pass@k指标，还进行了专门的说明。在前面的博客中，我们提到，对于数据集大致可以分为三类，选择题，数学题，代码生成题，对于这三类数据集，在收集指标时，实现过程都有所不同，具体如下图所示。
可以看到，上面的数据集都找到了一种方式来评估LLM生成的内容是否正确，那么，如果是针对开放性问题，如何评估LLM的能力呢？比如让LLM写一篇优美的作文，写一封措辞友好的email等。这类问题，无法通过选择题来做标准数据集，在实际应用中，很多下游任务往往是这种更贴近人类的开放性问题任务，他不会是做一个选择题或者数学题。对于这类任务，如何有效的评估LLM的能力呢？本篇博客提到的MT-Bench评估方法就是解决该类问题的。
如何实现MT-Bench评估
MT-Bench采用的数据集
首先来看看MT-Bench评估所采用的数据集，如下图所示，可以看到MT-Bench方法采用的数据集包含了写作、角色扮演、推理、数学、编码、人文、提取、STEM(科学（Science），技术（Technology），工程（Engineering），数学（Mathematics）四门学科英文首字母的缩写),8个不同领域的问题。和前面介绍的数据集mmlu，c-eval等相似。
具体到某个类型下的数据，如下图所示，包括category，prompt，reference，这里的reference是标准答案，有些category类型有标准答案，有些是没有的。
MT-Bench评估方法的原理
一句话理解就是用GPT4作为裁判，对其他大模型生成的内容进行打分，分数设置为1-10，通过分数高低来评估LLM生成的内容的质量。
在MT-Bench中会提到两个术语，第一个是turn1，turn2，即第一轮和第二轮，这里的turn2指的是：针对第一个问题，继续问第二个相关性问题，对于第二个问题的得分情况。例如，如下图所示，可以看到，第二个问题都和第一个问题紧密相关。
MT-Bench中第二个术语就是“Single Answer Grading”和“Pariwise Comparison”。Single Answer的意思就是：针对大模型的回答，给出具体的分数；Pariwise的意思是：在输入时会给出两个模型生成的答案，让GPT4判断哪个大模型生成的答案更好。理解了上面的术语后，我们再来看看MT-Bench中使用到的Prompt
MT-Bench中使用到的Prompt
MT-Bench中使用到的prompt部分截图，如下所示，如果要review所有的prompt，查看这里。
上面的prompt中，大概的意思就是让gpt作为judge裁判，对内容进行评估， 对上面的pair-v2的system_prompt信息进行翻译,内容如下所示：“请充当一个公正的评委，评估两个AI助手对以下用户问题提供的回应的质量。您应选择那个按照用户的指示更好地回答了用户的问题的助手。您的评估应考虑诸如回应的实用性、相关性、准确性、深度、创造性和详细程度等因素。开始您的评估，比较两个回应并提供简要解释。避免任何立场偏见，并确保回应的呈现顺序不影响您的决定。不要让回应的长度影响您的评估。不要偏袒助手的某些名称。请尽量客观。在提供解释后，请按照以下格式严格输出您的最终判决：“[[A]]”如果助手A更好，“[[B]]”如果助手B更好，对于平局，请输出“[[C]]”
对于single-v1的prompt_template信息进行翻译，内容如下所示“
[指导]
请充当一个公正的评委，评估AI助手对以下用户问题的回应质量。您的评估应考虑回应的实用性、相关性、准确性、深度、创造性和详细程度等因素。开始您的评估，提供简要解释。请尽量客观。在提供解释后，您必须按照以下格式严格给出对回应的评分，使用这个格式：“[[评分]]”，例如：“评分：[[5]]”。
[问题]
{问题}
[助手回答的开始]
{回答}
[助手回答的结束]”
通过对上面prompt的分析，可以进一步知道MT-Bench的工作原理。即，首先调用需要评估的大模型将数据集中的问题作为输入，得到大模型生成的答案，再通过gpt4对生成的答案进行打分，得到最终的评估结果。
MT-Bench脚本执行过程
在Fashchat的官网给出了如何通过运行脚本收集评估结果的步骤，这里做简要介绍。如果对FastChat如何部署大模型不清楚，可以参考我前面的关于FastChat的博客。
第一：通过FastChat部署需要评估的大模型
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat
pip install -e ".[model_worker,llm_judge]"
python3 -m fastchat.serve.controller
python3 -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path [MODEL-PATH]
python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --host localhost --port 8000第二：调用部署模型的接口生成答案
python gen_api_answer.py --model [MODEL-NAME] --openai-api-base http://localhost:8000/v1 --parallel 50
第三：调用GPT4对生成的答案的评分
export OPENAI_API_KEY=XXXXXX # set the OpenAI API key
python gen_judgment.py --model-list [LIST-OF-MODEL-ID] --parallel [num-concurrent-api-call]MT-Bench评估存在的局限性
虽然MT-Bench可以帮助评估LLM在开放性问题方面的能力，但也有很多局限性，这些局限性导致给出的评估结果可能不是完全正确。具体的局限性如下所示：
1.Position bias，位置偏见，当两个模型答案比较靠近的时候，交换两个模型的答案的位置，会改变评估结果，通常来说，靠前的答案，得分更高一些。
2.Verbosity bias，啰嗦性偏见，如果内容写的更多，通常能拿到更好的分数。
3.Self-enhancement bias，自我增强的偏见，如果其他模型生成的内容，与gpt4生成的内容更贴近，通常得分更高。
4.Limited capability in grading math and reasoning questions，对数学和推理问题的评分能力有限。
总结
对于MT-Bench的局限性，我是这样看待的，有评估指标强过没有评估指标。另外，还可以通过相对比较的方式，评估可选模型中哪些模型能力相对更好一些。
MT-Bench评估方法提供的数据集只包含了8个典型领域的问题，在实际应用中，还可以进一步扩张，使用MT-Bench评估方法的思路，对微调后的模型或者垂直领域模型进行评估。例如，训练了一个专门写测试用例的模型，那么可以准备一份测试用例数据集，采用MT-Bench的思路进行评估。总结而言，MT-Bench提出的评估模型思路是非常有价值的，尽管存在一些局限性。
