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在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，推理模型不断涌现，但如何精准评估其回答的正确性却成了难题。本文提出的xVerify或许能带来转机。它是专为推理模型评估设计的高效答案验证器，表现卓越。想知道它是如何做到的吗？让我们一探究竟。

论文标题
xVerify: Efficient Answer Verifier for Reasoning Model Evaluations
来源
arXiv:2504.10481v1 [cs.CL] 14 Apr 2025
https://arxiv.org/abs/2504.10481

代码

https://github.com/IAAR-Shanghai/xVerify

文章核心

研究背景

随着思维链（CoT）提示法的出现以及OpenAI的o1模型等推理模型的兴起，LLM在复杂任务上的表现提升，但模型输出包含冗长推理过程，这给现有评估方法带来巨大挑战。

研究问题

1. 现有评估方法难以从推理模型的冗长输出中准确提取最终答案，比如面对复杂数学推理过程中的中间结果和冗余信息时，无法精准定位最终答案。
2. 对于LLM输出答案与参考答案的等价判断存在困难，像不同形式但语义等价的答案（“alpha”与“α” 、“1000”与“(10^3)” ）难以有效识别。
3. 目前缺乏专门针对客观问题推理评估的有效自动方法，规则基评估框架和基于LLM的判断方法都存在各自的局限性。

主要贡献

1. 构建VAR数据集：收集19个LLM在24个评估基准上的答案样本，经过多轮GPT-4o和人工审核标注，为训练和评估推理任务的判断模型提供了高质量数据。
2. 提出xVerify验证器：设计出xVerify这一高效答案验证器，并发布多个微调版本。它能处理复杂推理痕迹，支持多种等价检查，对格式错误有容忍性，适用于多种任务类型。
3. 全面验证有效性：在测试集和泛化集上与多种现有评估框架和判断模型进行对比评估，充分验证了xVerify的有效性和适用性，即便最小版本xVerify-0.5B-I也表现出色。

方法论精要

1. 任务形式化定义：将评估LLM对客观问题回答正确性的任务形式化为一个4元组$(Q,R,A_{ref},E)$。其中$Q$是问题集合，$R$是LLM生成的响应集合，$A_{ref}$是参考答案集合，$E$是评估函数，根据最终答案与参考答案的匹配情况返回0或1。在提取最终答案时，通过定义评分函数$ S $衡量候选答案与问题的相关性，选取得分最高的候选答案作为最终答案；在等价比较阶段，针对数学表达式、自然语言答案和符号表示分别定义了归一化函数和比较函数，综合判断最终答案与参考答案是否等价。

2. VAR数据集构建

• LLM响应生成：挑选19个主流LLM和24个多语言数据集，涵盖多种难度和领域。依据问题和答案格式，将数据集分为选择题、数学题、简答题和分类题四类。设计8种不同的提示模板，生成191,600个问答样本，确保数据集的多样性和覆盖度。
• 数据集划分：构建训练集、测试集和泛化集。训练集和测试集从15个LLM在17个评估集生成的样本中选取，分布相似；泛化集则来自7个未用于训练和测试的评估集，由19个LLM生成，包含4个新模型，以测试模型在不同分布数据上的泛化能力。
• 数据标注：对三个数据集进行多轮自动和手动标注。先用GPT-4o进行两轮标注，对于训练集中较难的数学问题和标注不一致的样本进行人工标注，测试集和泛化集则全部人工标注，保证标注的准确性。
• 数据增强：针对不同题型采用不同策略。选择题进行选项索引变换和噪声注入；数学题基于参考答案和LLM响应生成等价表达式，并对最终答案语句进行多样化变换；通过这些方法，扩展了数据集的表达空间，提升了模型对不同答案格式的适应性。

3. 模型训练：利用VAR数据集的训练集，采用LLaMA-Factory框架和QLoRA技术训练14个不同参数规模和架构的模型。设置训练轮数为1，学习率为(1e - 4) 等超参数，涵盖5个不同系列的基础模型，如LLaMA 3、Qwen2.5等，以全面评估xVerify方法的泛化能力。

实验洞察

1. 测试集评估结果：在VAR测试集上评估xVerify、多种评估框架和判断模型。评估框架方面，DeepSeek Math Verify和OpenCompass表现相对较好，但F1分数和准确率均未超80%，且部分框架不适用某些题型。判断模型中，GPT-4o和CompassJudger总体表现出色，但CompassJudger-1-32B在数学题上表现不佳，较小版本的模型性能更低。相比之下，xVerify表现卓越，xVerify-0.5B-I除了在与GPT-4o as Judge (CoT)的比较中稍逊一筹外，在总体性能上超越其他所有方法；xVerify-3B-Ib在各项评估指标上均超越其他所有方法。
2. 泛化集评估结果：在VAR泛化集上，xVerify模型总体性能略有下降，但F1分数和准确率下降均小于1.5%，仍优于其他所有方法。评估框架的总体F1分数和准确率大多低于80%，OpenCompass的总体准确率最高，为70%以上。判断模型中，除GPT-4o外，其他模型在数学题上F1分数大多低于50%，GPT-4o在数学题上F1分数也未超90%，且使用CoT后性能未提升。xVerify-0.5B-I超越除GPT-4o外的所有评估方法，xVerify-3B-Ib超越基于CoT的GPT-4o方法，且较大参数规模的xVerify模型在泛化集上性能下降更少，泛化性能更强。
3. 综合评估：全面评估14个xVerify模型在测试集和泛化集上的性能，测试xVerify和其他判断模型的计算效率以及GPT-4o作为判断模型的评估成本。结果显示，xVerify模型在使用成本和评估效率上均优于其他判断模型，所有xVerify模型的总体平均运行时间在100秒以内，而其他判断模型大多超过100秒；xVerify模型的评估成本也显著低于GPT-4o。

本文由AI辅助完成。