基于贝叶斯赌博机的低成本大模型评测
原文标题：Efficient Cost-Aware LLM Evaluation via Bayesian Bandit Gittins Indices
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研究将大模型配置选择建模为成本感知的贝叶斯赌博机问题，提出 GittinsEval 方法，利用 Gittins 策略决定下一个评测哪个配置及何时停止。在 GSM8K、PIQA、AlpacaEval、MMLU 上，该方法常仅用 1%-2% 的穷举评测成本即达到接近零的简单遗憾，并具备自适应停止规则。
- 问题
- 穷举评测所有LLM配置与基准样本成本过高。
- 方法
- 把配置选择建模为成本感知贝叶斯赌博机，用Gittins策略决定下一个评什么、何时停。
- 结果
- 在GSM8K、PIQA、AlpacaEval、MMLU上常仅用1%-2%穷举成本达到近零简单遗憾，自适应停止多在1%-10%触发。
- 影响
- 模型选型与评测流水线可大幅压缩算力预算，适合需要频繁比较配置的工程团队。
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