論文の概要: Estimating Large Language Model Capabilities without Labeled Test Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14802v2
- Date: Thu, 26 Oct 2023 06:09:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 01:59:52.423762
- Title: Estimating Large Language Model Capabilities without Labeled Test Data
- Title（参考訳）: ラベル付きテストデータなしの大規模言語モデル能力の推定
- Authors: Harvey Yiyun Fu, Qinyuan Ye, Albert Xu, Xiang Ren, Robin Jia
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ほんの数例からICL(In-context Learning)を実行するという印象的な能力を持っている。
ICLの精度推定タスクを提案し、新しいタスクで文脈内学習を行う場合のLLMの精度を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.428562302037534
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have the impressive ability to perform
in-context learning (ICL) from only a few examples, but the success of ICL
varies widely from task to task. Thus, it is important to quickly determine
whether ICL is applicable to a new task, but directly evaluating ICL accuracy
can be expensive in situations where test data is expensive to annotate -- the
exact situations where ICL is most appealing. In this paper, we propose the
task of ICL accuracy estimation, in which we predict the accuracy of an LLM
when doing in-context learning on a new task given only unlabeled test data for
that task. To perform ICL accuracy estimation, we propose a method that trains
a meta-model using LLM confidence scores as features. We compare our method to
several strong accuracy estimation baselines on a new benchmark that covers 4
LLMs and 3 task collections. The meta-model improves over all baselines across
8 out of 12 settings and achieves the same estimation performance as directly
evaluating on 40 collected labeled test examples per task. At the same time, no
existing approach provides an accurate and reliable ICL accuracy estimation in
every setting, highlighting the need for better ways to measure the uncertainty
of LLM predictions.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの例からICL(In-context Learning)を実行するという印象的な能力を持っているが、ICLの成功はタスクによって大きく異なる。
したがって、新しいタスクにiclが適用可能かどうかを迅速に判断することは重要であるが、テストデータに注釈がかかる場合、直接的にiclの精度を評価することはコストがかかる可能性がある。
本稿では,そのタスクに対してラベルのないテストデータのみを与えられた新しいタスクに対して,文脈内学習を行う場合のLLMの精度を予測できるICL精度推定タスクを提案する。
ICLの精度推定を行うために,LCM信頼スコアを特徴としてメタモデルを訓練する手法を提案する。
4 llms と 3 つのタスクコレクションをカバーする新しいベンチマークにおいて,本手法を複数の高精度推定ベースラインと比較した。
メタモデルは、12設定中8つのベースラインにまたがるすべてのベースラインを改善し、タスク毎の40のラベル付きテスト例を直接評価するのと同じ推定性能を達成する。
同時に、既存のアプローチは全ての設定において正確で信頼性の高いICL精度推定を提供しておらず、LCM予測の不確実性を測定するためのより良い方法の必要性を強調している。
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