HARP：在硬资源约束下为 LLM 评测动态分配预算
Dynamic Budget Allocation for LLM Evaluation under Hard Resource Constraints
AI 导读
研究者提出 HARP（Hard-budget Allocation with Reflow for Predictive calibration），一种在硬性资源约束下为 LLM 多轮交互评测动态分配预算的方法。该方法把评测建模为时间到事件问题，即产生越狱成功或智能体任务完成等目标事件所需的交互步数，并在算力有限导致轨迹被提前终止、事件时间仅被部分观测（删失）的情况下自适应重新分配未用预算。作者证明 HARP 不会超出目标预算，其下预测界（LPB）具有有限样本覆盖保证，且指标估计无偏。在智能体任务成功、LLM 越狱、有害内容生成和 RAG 幻觉等实验上，HARP 的覆盖率接近名义水平且方差较低，同时始终不超出给定预算。