Русский SBS бенчмарк на основе кода Arena-Hard-Auto

Описание

Это инструмент для автоматической оценки моделей на русском языке с помощью сильной LLM (GPT-4-1106-preview). Использует систему ELO рангов.

Основывается на фиксированном наборе из 500 промптов, разбитым по 50 темам. Каждая модель дает свой ответ на каждый промпт, после чего он сравнивается с ответами на эти же промпты от модели-бейзлайна (gpt-3.5-turbo-0125).

Важными особенностями отличающими Arena-Hard-Auto от обычного SBS ялвются:

При сравнениях ответов учитываются 3 основных случая: >> (сильно лучше), > (просто лучше) и = (примерно одинаково), за случаи когда один ответ сильно лучше другого вес вердикта увеличивается в 3 раза
Для удаления позиционного биаса в промпте модели-судьи, каждое сравнение делается 2 раза (ответы моделей переставляются местами в промпте).
Бутстрапирование результатов сравнений для получения доверительных интервалов
Использование системы ELO рангов и предсказания винрейта с помощью модели Bradley–Terry

В отличие от оригинала Arena-Hard-Auto, этот репозиторий содержит некоторые изменения:

Изменен промпт для модели-оценщика, для того чтобы сравнивать модели в том числе по владению русским языком, сам промпт находится в config/judge_config.yaml
Добавлена функция контроля длины ответов для штрафования за слишком длинные ответы по сравнению с бейзлайном (экспериментально)
В качестве бейзлайна используется gpt-3.5-turbo-0125, в отличие от GPT-4, так как для русского языка модели менее развиты чем для английского
Добавлены функции генерации с gigachat и yandexgpt
Фиксы некоторых багов в оригинальной имплементации
Использование быстрой реализации алгоритма расчёта рангов из пакета Evalica

Датасет с промптами

Для этой арены существует 2 датасета, но используется сейчас только первый:

General (Диверсифицированные по 50 топикам вопросы из онлайн lmsys арены) - Именно он используется сейчас
Hard (Переведенный оригинальный датасет из английской Arena-Hard)

Состояние арены на 26.07.2024

На текущий момент в рейтинге находятся 39 моделей
score - предсказаный винрейт модели относительно бейзлайна

Без контроля длины

> python show_result.py
gpt-4-1106-preview                                 | score: 90.9  | 95% CI: (-1.1, 1.0)  | average #tokens: 541
gpt-4o-mini                                        | score: 83.9  | 95% CI: (-1.3, 1.4)  | average #tokens: 448
gemma-2-9b-it-sppo-iter3                           | score: 73.6  | 95% CI: (-1.8, 1.9)  | average #tokens: 509
gemma-2-9b-it                                      | score: 69.2  | 95% CI: (-2.2, 1.6)  | average #tokens: 459
t-lite-instruct-0.1                                | score: 64.7  | 95% CI: (-1.6, 2.0)  | average #tokens: 810
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half     | score: 57.1  | 95% CI: (-2.5, 2.5)  | average #tokens: 682
phi-3-medium-4k-instruct                           | score: 55.1  | 95% CI: (-2.3, 2.6)  | average #tokens: 566
mistral-nemo-instruct-2407                         | score: 50.5  | 95% CI: (-1.6, 2.4)  | average #tokens: 403
sfr-iterative-dpo-llama-3-8b-r                     | score: 50.1  | 95% CI: (-2.1, 2.4)  | average #tokens: 516
gpt-3.5-turbo-0125                                 | score: 50.0  | 95% CI:  (0.0, 0.0)  | average #tokens: 220
glm-4-9b-chat                                      | score: 49.8  | 95% CI: (-2.5, 2.2)  | average #tokens: 568
c4ai-command-r-v01                                 | score: 49.0  | 95% CI: (-2.0, 2.0)  | average #tokens: 529
llama-3-instruct-8b-sppo-iter3                     | score: 47.5  | 95% CI: (-2.4, 2.1)  | average #tokens: 502
suzume-llama-3-8b-multilingual                     | score: 45.7  | 95% CI: (-2.3, 1.9)  | average #tokens: 641
yandex_gpt_pro                                     | score: 45.1  | 95% CI: (-2.3, 2.1)  | average #tokens: 345
hermes-2-theta-llama-3-8b                          | score: 44.1  | 95% CI: (-2.1, 2.2)  | average #tokens: 485
gpt-3.5-turbo-1106                                 | score: 41.5  | 95% CI: (-2.0, 2.8)  | average #tokens: 191
llama-3-smaug-8b                                   | score: 40.8  | 95% CI: (-2.5, 2.6)  | average #tokens: 524
llama-3-8b-saiga-suzume-ties                       | score: 39.9  | 95% CI: (-2.2, 2.0)  | average #tokens: 763
starling-lm-7b-beta                                | score: 39.8  | 95% CI: (-2.6, 2.1)  | average #tokens: 629
vikhr-it-5.4-fp16-orpo-v2                          | score: 39.3  | 95% CI: (-2.1, 2.3)  | average #tokens: 379
saiga_llama3_8b_v6                                 | score: 39.2  | 95% CI: (-2.2, 2.2)  | average #tokens: 471
llama-3-instruct-8b-simpo                          | score: 38.0  | 95% CI: (-2.5, 2.1)  | average #tokens: 417
qwen2-7b-instruct                                  | score: 37.5  | 95% CI: (-2.6, 2.3)  | average #tokens: 340
paralex-llama-3-8b-sft                             | score: 37.4  | 95% CI: (-2.1, 2.4)  | average #tokens: 688
aya-23-8b                                          | score: 36.3  | 95% CI: (-1.9, 2.0)  | average #tokens: 554
meta-llama-3-8b-instruct                           | score: 35.1  | 95% CI: (-2.4, 2.2)  | average #tokens: 450
openchat-3.5-0106                                  | score: 33.8  | 95% CI: (-2.1, 2.2)  | average #tokens: 492
mistral-7b-instruct-v0.3                           | score: 32.9  | 95% CI: (-1.7, 1.9)  | average #tokens: 469
vikhr-it-5.2-fp16-cp                               | score: 31.7  | 95% CI: (-2.5, 1.9)  | average #tokens: 543
gigachat_pro                                       | score: 31.4  | 95% CI: (-2.2, 1.8)  | average #tokens: 294
hermes-2-pro-llama-3-8b                            | score: 30.8  | 95% CI: (-2.0, 2.2)  | average #tokens: 463
openchat-3.6-8b-20240522                           | score: 30.3  | 95% CI: (-1.7, 2.2)  | average #tokens: 428
vikhr-it-5.3-fp16-32k                              | score: 27.8  | 95% CI: (-1.8, 1.8)  | average #tokens: 519
vikhr-it-5.3-fp16                                  | score: 22.7  | 95% CI: (-1.8, 1.6)  | average #tokens: 523
kolibri-vikhr-mistral-0427                         | score: 22.4  | 95% CI: (-1.8, 2.1)  | average #tokens: 489
snorkel-mistral-pairrm-dpo                         | score: 22.4  | 95% CI: (-1.6, 1.6)  | average #tokens: 773
storm-7b                                           | score: 20.6  | 95% CI: (-1.6, 1.6)  | average #tokens: 419
neural-chat-7b-v3-3                                | score: 19.0  | 95% CI: (-1.4, 2.1)  | average #tokens: 927
gigachat_lite                                      | score: 17.2  | 95% CI: (-1.7, 1.6)  | average #tokens: 276

Со штрафом на длину ответа относительно бейзлайна

Эта функция реализована примерно как в AlpacaEval 2 LC, но с некоторыми отличиями, которые можно увидеть в коде (например logistic()*2 вместо tanh(), для менее агресивного штрафования)
Штраф применяется только к ответам где модель превосходит бейзлайн!

Развернуть

> python show_result.py --length-control
gpt-4-1106-preview                                 | score: 81.4  | 95% CI: (-2.0, 1.9)  | average #tokens: 541
gpt-4o-mini                                        | score: 75.4  | 95% CI: (-1.8, 1.6)  | average #tokens: 448
gemma-2-9b-it-sppo-iter3                           | score: 56.9  | 95% CI: (-2.3, 2.7)  | average #tokens: 509
gemma-2-9b-it                                      | score: 54.3  | 95% CI: (-2.3, 2.0)  | average #tokens: 459
gpt-3.5-turbo-0125                                 | score: 50.0  | 95% CI:  (0.0, 0.0)  | average #tokens: 220
phi-3-medium-4k-instruct                           | score: 45.0  | 95% CI: (-2.4, 2.7)  | average #tokens: 566
gpt-3.5-turbo-1106                                 | score: 41.0  | 95% CI: (-2.2, 3.0)  | average #tokens: 191
mistral-nemo-instruct-2407                         | score: 40.0  | 95% CI: (-1.8, 2.4)  | average #tokens: 403
suzume-llama-3-8b-multilingual                     | score: 40.0  | 95% CI: (-2.0, 1.8)  | average #tokens: 641
t-lite-instruct-0.1                                | score: 39.9  | 95% CI: (-2.2, 2.4)  | average #tokens: 810
vikhr-it-5.4-fp16-orpo-v2                          | score: 36.8  | 95% CI: (-1.9, 2.1)  | average #tokens: 379
glm-4-9b-chat                                      | score: 36.2  | 95% CI: (-2.1, 2.1)  | average #tokens: 568
yandex_gpt_pro                                     | score: 35.3  | 95% CI: (-2.2, 1.8)  | average #tokens: 345
hermes-2-theta-llama-3-8b                          | score: 34.1  | 95% CI: (-1.7, 2.6)  | average #tokens: 485
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half     | score: 33.3  | 95% CI: (-2.3, 2.5)  | average #tokens: 682
llama-3-smaug-8b                                   | score: 32.5  | 95% CI: (-2.3, 2.2)  | average #tokens: 524
sfr-iterative-dpo-llama-3-8b-r                     | score: 32.4  | 95% CI: (-2.1, 1.9)  | average #tokens: 516
llama-3-8b-saiga-suzume-ties                       | score: 32.2  | 95% CI: (-1.9, 2.0)  | average #tokens: 763
c4ai-command-r-v01                                 | score: 32.1  | 95% CI: (-1.9, 2.2)  | average #tokens: 529
qwen2-7b-instruct                                  | score: 31.0  | 95% CI: (-2.3, 1.9)  | average #tokens: 340
llama-3-instruct-8b-sppo-iter3                     | score: 30.7  | 95% CI: (-2.1, 2.0)  | average #tokens: 502
saiga_llama3_8b_v6                                 | score: 30.4  | 95% CI: (-1.8, 2.1)  | average #tokens: 471
openchat-3.5-0106                                  | score: 30.2  | 95% CI: (-1.8, 1.9)  | average #tokens: 492
starling-lm-7b-beta                                | score: 28.4  | 95% CI: (-2.1, 1.8)  | average #tokens: 629
paralex-llama-3-8b-sft                             | score: 27.8  | 95% CI: (-2.0, 1.9)  | average #tokens: 688
mistral-7b-instruct-v0.3                           | score: 27.8  | 95% CI: (-1.7, 1.8)  | average #tokens: 469
hermes-2-pro-llama-3-8b                            | score: 26.1  | 95% CI: (-1.8, 1.9)  | average #tokens: 463
llama-3-instruct-8b-simpo                          | score: 25.2  | 95% CI: (-2.1, 1.6)  | average #tokens: 417
gigachat_pro                                       | score: 24.7  | 95% CI: (-1.9, 1.4)  | average #tokens: 294
openchat-3.6-8b-20240522                           | score: 24.6  | 95% CI: (-1.5, 2.0)  | average #tokens: 428
meta-llama-3-8b-instruct                           | score: 23.8  | 95% CI: (-2.0, 1.6)  | average #tokens: 450
aya-23-8b                                          | score: 23.6  | 95% CI: (-1.6, 1.4)  | average #tokens: 554
vikhr-it-5.2-fp16-cp                               | score: 23.0  | 95% CI: (-1.9, 1.9)  | average #tokens: 543
vikhr-it-5.3-fp16-32k                              | score: 21.3  | 95% CI: (-1.8, 1.6)  | average #tokens: 519
snorkel-mistral-pairrm-dpo                         | score: 19.0  | 95% CI: (-1.5, 1.5)  | average #tokens: 773
vikhr-it-5.3-fp16                                  | score: 18.2  | 95% CI: (-1.6, 1.4)  | average #tokens: 523
kolibri-vikhr-mistral-0427                         | score: 17.8  | 95% CI: (-1.5, 1.8)  | average #tokens: 489
neural-chat-7b-v3-3                                | score: 16.8  | 95% CI: (-1.3, 1.8)  | average #tokens: 927
gigachat_lite                                      | score: 15.2  | 95% CI: (-1.6, 1.6)  | average #tokens: 276
storm-7b                                           | score: 12.8  | 95% CI: (-1.2, 1.2)  | average #tokens: 419

Запуск show_results.py сохранит сгенерированные "схватки" в data/arena_hard_battles.jsonl и статистику бутстрапов в data/bootstrapping_results.jsonl. Если вы не хотите их повторно генерировать, просто переключите аргумент --load-battles или --load-bootstrap соответственно.

Оценка собственной модели на этом бенчмарке

Шаг 0. Установка зависимостей

git clone https://github.com/lm-sys/arena-hard.git
cd arena-hard
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-optional.txt  # Optional dependencies (e.g., anthropic sdk)

Шаг 1. Конфигурация эндпоинтов модели

Fill in your API endpoint in config/api_config.yaml. We support OpenAI compatible API server. You can specify parallel to indicate the number of concurrent API requests (default: 1).

# example
gpt-3.5-turbo-0125:
    model_name: gpt-3.5-turbo-0125
    endpoints: null
    api_type: openai
    parallel: 5

[YOUR-MODEL-NAME]:
    model_name: [YOUR-MODEL-NAME]
    endpoints:
        - api_base: [YOUR-ENDPOINT-URL]
          api_key: [YOUR-API-KEY]
    api_type: openai
    parallel: 5

You may use inference engine such as vLLM or SGLang to host your model with an OpenAI compatible API server.

Шаг 2. Генерация ответов модели

In config/gen_answer_config.yaml, add your model name in model_list.

bench_name: arena-hard-v0.1
temperature: 0.0
max_tokens: 4096
num_choices: 1

model_list:
  - [YOUR-MODEL-NAME]

Run the command to generate answers:

python gen_answer.py

Caching feature is implemented. The code will skip generating an answer when there is already an existing answer/judgment to the same prompt.

Шаг 3. Генерация судейских вердиктов

In config/judge_config.yaml, add your model name in model_list.

...
# Add your model below for evaluation
model_list:
  - gpt-3.5-turbo-0125
  - [YOUR-MODEL-NAME]

Run the command to generate judgments:

python gen_judgment.py

Judgment caching is also implemented. It will skip generating judgments that has already been generated or lacks one of the model answers.

Шаг 4. Отображение результата

Output model win rates. Optionally, use --full-stats for detailed results.

> python show_result.py

Шаг 5. Arena Hard UI (экспериментально)

You can review individual judgment results using our UI code.

> python qa_broswer.py --share

dustalov/ru_llm_arena