Valkuilen bij het evalueren van taalmodelvoorspellers
Pitfalls in Evaluating Language Model Forecasters
May 31, 2025
Auteurs: Daniel Paleka, Shashwat Goel, Jonas Geiping, Florian Tramèr
cs.AI
Samenvatting
Grote taalmodelen (LLMs) zijn recentelijk toegepast op voorspellingstaken, waarbij sommige werken beweren dat deze systemen de menselijke prestaties evenaren of overtreffen. In dit artikel betogen wij dat we als gemeenschap voorzichtig moeten zijn met dergelijke conclusies, aangezien het evalueren van LLM-voorspellers unieke uitdagingen met zich meebrengt. We identificeren twee brede categorieën van problemen: (1) moeilijkheden bij het vertrouwen van evaluatieresultaten vanwege verschillende vormen van temporele lekkage, en (2) moeilijkheden bij het extrapoleren van evaluatieprestaties naar real-world voorspellingen. Door middel van systematische analyse en concrete voorbeelden uit eerder werk tonen we aan hoe evaluatiefouten zorgen kunnen oproepen over huidige en toekomstige prestatieclaims. We betogen dat er meer rigoureuze evaluatiemethodologieën nodig zijn om de voorspellingsvaardigheden van LLMs met vertrouwen te kunnen beoordelen.
English
Large language models (LLMs) have recently been applied to forecasting tasks,
with some works claiming these systems match or exceed human performance. In
this paper, we argue that, as a community, we should be careful about such
conclusions as evaluating LLM forecasters presents unique challenges. We
identify two broad categories of issues: (1) difficulty in trusting evaluation
results due to many forms of temporal leakage, and (2) difficulty in
extrapolating from evaluation performance to real-world forecasting. Through
systematic analysis and concrete examples from prior work, we demonstrate how
evaluation flaws can raise concerns about current and future performance
claims. We argue that more rigorous evaluation methodologies are needed to
confidently assess the forecasting abilities of LLMs.