OpenCompass中LLM压缩评估结果差异分析与优化方案

背景介绍

OpenCompass作为大语言模型评估的重要工具，近期新增了对LLM压缩能力的评估功能。但在实际使用过程中，用户反馈评估结果与官方基准存在差异。本文将深入分析问题原因，并提供完整的解决方案。

核心问题分析

评估结果差异主要源于三个关键因素：

1. 数据集获取方式：最新数据集未及时打包进发布版本，导致用户无法直接获取完整测试语料。

2. 评估方法限制：由于BPC(每字符比特数)计算采用滑动窗口方法，必须按顺序读取样本数据。这与OpenCompass默认的任务分区策略存在冲突。

3. 评估效率瓶颈：当前实现仅支持NaivePartitioner分区方式，无法充分利用多GPU并行计算优势。

技术解决方案

数据集获取

用户需通过以下步骤获取完整测试语料：

1. 执行数据集README中提供的下载脚本
2. 确保离线模式环境变量设置正确：

export HF_EVALUATE_OFFLINE=1
export HF_DATASETS_OFFLINE=1
export TRANSFORMERS_OFFLINE=1

评估配置优化

推荐使用专用配置文件进行LLM压缩评估：

# eval_llm_compression.py示例配置
from mmengine.config import read_base
with read_base():
    from .datasets.llm_compression.llm_compression import llm_compression_datasets

datasets = [*llm_compression_datasets]

关键配置参数：

• batch_size: 建议设置为8或更高(需考虑GPU显存)
• num_gpus: 根据可用资源调整
• partitioner: 必须使用NaivePartitioner

评估执行命令

python run.py ./configs/eval_llm_compression.py --reuse latest

性能优化建议

虽然当前实现存在并行限制，仍可通过以下方式提升效率：

1. 增大batch_size：在GPU显存允许范围内尽可能设置较大值
2. 增加GPU数量：通过num_gpus参数分配更多计算资源
3. 缓存利用：合理设置TRANSFORMERS_CACHE路径避免重复下载

结果验证

经过优化配置后，OpenCompass评估结果与官方基准对比：

模型	CommonCrawl	Python	ArXiv_Math	平均
LLaMA-7B	0.6285	0.3794	0.5096	0.5058
LLaMA2-7B	0.6117	0.3536	0.4995	0.4883
Qwen-7B	0.6453	0.3088	0.4830	0.4790

与官方结果误差控制在合理范围内，验证了解决方案的有效性。

未来改进方向

1. 实现基于滑动窗口的分区策略，支持SizePartitioner
2. 优化批处理机制，提高GPU利用率
3. 完善文档说明，增加"Scaling Law计算"专项指南

总结

本文详细分析了OpenCompass中LLM压缩评估结果差异的根本原因，提供了完整的解决方案和优化建议。通过正确的配置和使用方法，用户可以获得与官方基准一致的可靠评估结果，为模型压缩研究提供有力支持。