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English(EN) SkillEval: Learning Interpretable Ability Profiles of LLMs via Cognitive Diagnosis Models

SkillEval框架提供超越标量分数的详细LLM能力画像

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个名为SkillEval的新框架已被开发出来，用于在单一标量分数之外提供对大型语言模型（LLM）更细致的评估。SkillEval利用LLM的元认知能力来识别可解释的技能，并应用心理测量学中的认知诊断模型来评估每项技能的能力。在多个基准测试中对数千个LLM进行的实验表明，SkillEval生成的模型画像更可靠、信息量更大，可以预测在未见过项目上的表现，并通过动态模型路由将推理成本降低60%以上。 AI

影响 提供了对LLM能力更精细的理解，有可能优化模型路由并降低推理成本。

排序理由 该条目描述了一篇介绍LLM新评估框架的新研究论文。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Berke Arda, Peng Cui, Qiaoyuan Zheng, Rudolf Debelak, Mubashara Akhtar, Mrinmaya Sachan ·

    SkillEval：通过认知诊断模型学习LLM的可解释能力画像

    arXiv:2610.28767v1 Announce Type: new Abstract: Current evaluation of LLMs on benchmarks typically aggregates performance over individual examples into a single scalar score. This approach is overly coarse and ignores the diverse scope of skills covered by benchmark datasets. To …

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