专治大模型“刷题”！贾佳亚团队新基准让模型只挑错不做题，GPT-4得分不到50-51CTO.COM

大模型测试能拿高分，实际场景中却表现不佳的问题有解了。

贾佳亚团队联合多家知名高校提出了一种全新的测评方法，让一些模型立马现出了原型。

这下不用担心大模型“刷题”太多，测试集无法体现真实水平了。

这个新的测评数据集叫做MR-Ben，利用的是GSM8K、MMLU等数据集中的现有题目。

只不过，大模型在测试中的身份从“答题学生”变成了“阅卷老师”，任务是要给已有的解答步骤指出错误。

这样一来，模型无法再通过背诵或猜测撞对题目，测试题泄露也无需担心了。

利用MR-Ben，贾佳亚团队评测了GPT4-Turbo、Cluade3.5-Sonnet、GLM4、Qwen2-70B等许多开源和闭源模型。

目前，该数据集涉及的所有代码和数据均已开源。

熟悉的试题，全新的任务

目前，大模型测试的主流方向是使用人类的标准化考试——选择题和填空题的方式去进行大模型评测。

这套测试方式的优点是标准明确、指标直观，且量化结果天然具有话题性。

但作者认为，由于现在的大模型普遍采用逐步作答的思维链方式生成最终答案，导致这种方式并不“靠谱”。

预训练模型在预训练时早已见过数以万亿级别的token，很难判断被评测的模型是否早已见过相应的数据，从而通过“背题”的方式回答正确。

而因为评测的方式主要靠检查最终的答案，因此模型是否是基于正确的理解推理选出正确的选项，也不得而知。

尽管学术界不断地对诸如GSM8K、MMLU等数据集进行升级改造，如在GSM8K上引入多语言版本的MGSM数据集，在MMLU的基础上引入更难的题目等，依然无法摆脱选择或填空的窠臼。

并且，这些数据集都已面临着严重的饱和问题，大语言模型在这些指标上的数值已经见顶，并逐渐丧失了区分度。

为此，贾佳亚团队联合MIT、清华、剑桥等多家知名高校，与国内头部标注公司合作，标注了一个针对复杂问题推理过程的评测数据集MR-Ben。

MR-Ben基于GSM8K、MMLU、LogiQA、MHPP等大模型预训练必测数据集的题目，进行了“阅卷式”的范式改造，生成的新数据集更难、更有区分度，更能真实地反映模型推理能力！

不用重新找题出卷，也不用把题目变形来测试模型的鲁棒性，MR-Ben直接让模型从“答题者”变成“阅卷者”，对数据集中已有的答题过程进行评判，通过让大模型当老师来测试它对知识点的掌握情况！

具体来说，贾佳亚团队针对市面上主流的评测数据集GSM8K、MMLU、LogiQA、MHPP等数据集进行整理，并分成了数理化生、代码、逻辑、医药等多个类别，同时区分了不同的难度等级。

针对每个类别、收集到的每个问题，团队精心收集了对应的分步解题过程，并经由专业的硕博标注者进行培训和标注。

标注过程中，解题过程是否正确、出错的位置、出错的原因都会被细致指出，比对大模型的阅卷结果和人类专家的阅卷结果，就能知道模型对知识点的掌握情况。

从评测方式来看，MR-Ben所提出的方法，需要模型对于解题过程的每一个步骤的前提、假设、逻辑都进行细致分析，并对推理过程进行预演来判断当前步骤是否能导向正确答案。

这种“阅卷”式的评测方式从难度上远超于仅答题的评测方式，但可有效避免模型背题所导致的分数虚高问题。而只会背题的学生很难成为一名合格的阅卷老师。

贾佳亚团队针对目前几款知名的大模型进行了评测，部分模型有多个版本参与测试。

可以看到，闭源模型中，GPT4-Turbo的表现最佳（虽然在“阅卷”时未能发现计算错误），在绝大部分的科目里，有demo（k=1）和无demo（k=0）的设置下都领先于其他模型。

智谱团队的GLM模型表现在榜单中位列第二，超过了Claude最新的3.5-Sonnet。

不过不同模型间的区分度较大，最强的GPT4-Turbo在MR-Ben数据集上获得的成绩也不到50分，可以看出其表现仍未饱和。

另外，一些表现较强的开源模型，效果已经赶上了部分商用模型。

除此之外，MR-Ben团队在工作过程中还发现了一些有意思的现象，例如：

低资源场景下，小模型也有不少亮点，MR-Ben评测中Phi-3-mini在一众小模型里脱颖而出，甚至高于或持平几百亿参数的大模型，展现出了微调数据的重要性。
MR-Ben场景包含复杂的逻辑解析和逐步推断，Few-shot模式下过长的上下文反而会使得模型困惑，造成水平下降的后果。
MR-Ben评测了不少生成-反思-重生成的消融实验，查看不同提示策略的差异，发现对低水平的模型没有效果，对高水平的模型如GPT4-Turbo效果也不明显。反而对中间水平的模型因为总把错的改对，对的改错，效果反而略有提升。
将MR-Ben评测的科目粗略划分成知识型、逻辑型、计算型、算法型后，不同的模型在不同的推理类型上各有优劣。

贾佳亚团队已在github上传一键评测的方式，测试一次消耗的token量大约为12M，开发者可以在自家的模型上评测并提交，MR-Ben团队会及时更新相应的leaderboard。