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目前，评估大模型的方法就是比在基准测试中的数值，在于突出SOTA结果，并未充分考虑统计显著性。例如，在对不同模型进行评估时，若仅依据表面的得分高低判断优劣，而不考虑数据的不确定性和变异性，可能会得出不准确的结论。
所以，Anthropic提出了将严谨的统计思维引入大模型评估领域。通过构建全面的分析框架，能帮助研究人员量化评估结果的精确性，判断模型之间的差异是否具有统计显著性，而非仅仅依赖于表面的得分差异，进而为模型的选择和改进提供更可靠的依据。
我们需要理解评估框架中的一个基本概念——超总体。在统计学中，总体是指研究对象的全体，而超总体则是一个更为宏观的概念，它包含了所有可能的问题。
在大模型评估的背景下，这意味着不仅仅关注评估中出现的具体问题，而是将这些问题视为从一个更大的、无限的、未观察到的问题集合中随机抽取的样本。这种思维方式允许我们从更宏观的角度来分析评估数据，从而更准确地估计模型的性能。
在评估框架的理论基础中，每个问题得分被分解为均值部分和零均值随机部分。如果一个评估由n个独立抽取的问题组成，我们可以将第i个问题的得分表示为si，将其分解为均值部分xi和一个零均值随机部分ϵi，即si=xi+ϵi。这里的xi被称为条件均值，它代表了在给定问题i被选中的情况下的得分均值。
而ϵi的方差，记作σ²i=Var(ϵi)，被称为条件方差，它是在问题i被选中的情况下得分的方差。
在这个框架下，可以使用中心极限定理来估计均值的标准误差。中心极限定理是一个强大的统计学工具，它指出，无论原始数据的分布如何，只要样本量足够大，样本均值的分布将趋近于正态分布。
因此，即使评估得分的分布未知，也可以利用中心极限定理来估计均值的标准误差，可以估计为SEC.L.T.=√[Var(s)/n]=√[(1/n)Σ(i=1ton-1)(si-¯s)²]/n，其中¯s是观察到的得分的平均值。
但评估中的问题并不总是独立的。例如，在阅读理解评估中，多个相关问题可能基于同一文本段落。这种情况下，问题的抽取是非独立的，中心极限定理的一个关键假设被违反，因此直接应用上述公式将导致不一致的标准误差。
为了解决这个问题，研究人员引入了聚类标准误差的概念。聚类标准误差是一种在社会科学中发展出来的技术，用于处理问题聚类中的依赖和相关结构。
在评估框架的理论基础中，还有一个重要的概念是方差的降低。方差是衡量得分分布离散程度的统计量，降低方差可以提高估计的精度。方差可以分解为两个部分：从超总体中选择问题的方差和所选问题的得分的均值条件方差。这种分解是加性的，遵循全方差定律。
为了展示这种统计学评估方法，研究人员设计了一个假设性的实验，比较了两个虚构模型“Galleon”和“Dreadnought”在三个非虚构评估上的表现：MATH（数学推理评估）、HumanEval（Python编程评估）和MGSM（多语言小学数学评估）。
在MATH评估中，Galleon的平均得分为65.5%，标准误差为0.7%；Dreadnought的平均得分为63.0%，标准误差为0.7%。
通过计算95%的置信区间，我们可以得出Galleon的真实得分在64.1%到66.9%之间，而Dreadnought的真实得分在62.3%到63.7%之间。这表明Galleon在MATH评估上的表现显著优于Dreadnought。
在HumanEval评估中，Dreadnought的平均得分为87.7%，标准误差为2.1%；Galleon的平均得分为83.6%，标准误差为2.1%。通过计算95%的置信区间，我们可以得出Dreadnought的真实得分在83.6%到91.8%之间，而Galleon的真实得分在79.5%到87.7%之间。这表明Dreadnought在HumanEval评估上的表现显著优于Galleon。
在MGSM评估中，Dreadnought的平均得分为78.0%，标准误差为1.7%；Galleon的平均得分为75.3%，标准误差为1.7%。通过计算95%的置信区间，我们可以得出Dreadnought的真实得分在74.6%到81.4%之间，而Galleon的真实得分在71.9%到78.7%之间。这表明Dreadnought在MGSM评估上的表现也优于Galleon。
通过这些案例分析，我们可以看到，计算标准误差和置信区间不仅能够提供更丰富的信息，还能帮助研究者更准确地评估模型在不同任务上的表现。
（文：AIGC开放社区）