論文の概要: Clembench: Using Game Play to Evaluate Chat-Optimized Language Models as Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13455v3
• Date: Thu, 23 Nov 2023 15:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 04:18:31.986100
• Title: Clembench: Using Game Play to Evaluate Chat-Optimized Language Models as Conversational Agents
• Title（参考訳）: Clembench: チャット最適化言語モデルを会話エージェントとして評価するためにゲームプレイを使用する
• Authors: Kranti Chalamalasetti and Jana G\"otze and Sherzod Hakimov and Brielen Madureira and Philipp Sadler and David Schlangen
• Abstract要約: 近年の研究では,「言語理解エージェント」の体系的評価手法が提案されている。 制約のあるゲームライクな設定に公開することで、大規模言語モデルを有意義に評価できるだろうか? 概念実証として,現在のチャット最適化LDMがゲームプレイの指示に従うことができる範囲において,5つのインタラクション設定について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.202525145391093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work has proposed a methodology for the systematic evaluation of "Situated Language Understanding Agents"-agents that operate in rich linguistic and non-linguistic contexts-through testing them in carefully constructed interactive settings. Other recent work has argued that Large Language Models (LLMs), if suitably set up, can be understood as (simulators of) such agents. A connection suggests itself, which this paper explores: Can LLMs be evaluated meaningfully by exposing them to constrained game-like settings that are built to challenge specific capabilities? As a proof of concept, this paper investigates five interaction settings, showing that current chat-optimised LLMs are, to an extent, capable to follow game-play instructions. Both this capability and the quality of the game play, measured by how well the objectives of the different games are met, follows the development cycle, with newer models performing better. The metrics even for the comparatively simple example games are far from being saturated, suggesting that the proposed instrument will remain to have diagnostic value. Our general framework for implementing and evaluating games with LLMs is available at https://github.com/clembench .
• Abstract（参考訳）: 近年,豊かな言語的・非言語的文脈で行動する「言語理解エージェント(situated language understanding agents)」-エイジェントを,注意深く構築された対話的環境でテストすることで体系的に評価する手法が提案されている。 その他の最近の研究は、もし適切に設定されたとしても、Large Language Models (LLMs) はそのようなエージェント(シミュレーション)として理解できると主張している。 LLMは、特定の機能に挑戦するために構築された制約付きゲームライクな設定に公開することで、有意義に評価することができますか? そこで本研究では,現在のチャット最適化LDMがゲームプレイの指示に従うことができる程度に,5つのインタラクション設定について検討する。 この能力とゲームプレイの品質は、異なるゲームの目的がどの程度うまく満たされているかによって測定され、開発サイクルに従って、より新しいモデルのパフォーマンスが向上する。 比較的単純な例のゲームでもメトリクスは飽和していないため、提案された機器は診断値を持つことになる。 LLMを使ったゲームの実装と評価のための一般的なフレームワークは、https://github.com/clembench で公開されています。

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