論文の概要: KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09296v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 17:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 13:36:43.174696
• Title: KoLA: Carefully Benchmarking World Knowledge of Large Language Models
• Title（参考訳）: KoLA: 大規模言語モデルのワールドナレッジを慎重にベンチマークする
• Authors: Jifan Yu, Xiaozhi Wang, Shangqing Tu, Shulin Cao, Daniel Zhang-Li, Xin Lv, Hao Peng, Zijun Yao, Xiaohan Zhang, Hanming Li, Chunyang Li, Zheyuan Zhang, Yushi Bai, Yantao Liu, Amy Xin, Nianyi Lin, Kaifeng Yun, Linlu Gong, Jianhui Chen, Zhili Wu, Yunjia Qi, Weikai Li, Yong Guan, Kaisheng Zeng, Ji Qi, Hailong Jin, Jinxin Liu, Yu Gu, Yuan Yao, Ning Ding, Lei Hou, Zhiyuan Liu, Bin Xu, Jie Tang, Juanzi Li
• Abstract要約: 我々は知識指向LLMアセスメントベンチマーク(KoLA)を構築した。 能力モデリングでは、人間の認知を模倣して知識関連能力の4段階の分類を作成し、19ドルのタスクをカバーしている。 データには、LLMによって事前訓練されたコーパスであるウィキペディアと、継続的に収集される新興コーパスの両方を使用し、目に見えないデータを扱う能力と知識の進化を評価することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.672981891304005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The unprecedented performance of large language models (LLMs) necessitates improvements in evaluations. Rather than merely exploring the breadth of LLM abilities, we believe meticulous and thoughtful designs are essential to thorough, unbiased, and applicable evaluations. Given the importance of world knowledge to LLMs, we construct a Knowledge-oriented LLM Assessment benchmark (KoLA), in which we carefully design three crucial factors: (1) For ability modeling, we mimic human cognition to form a four-level taxonomy of knowledge-related abilities, covering $19$ tasks. (2) For data, to ensure fair comparisons, we use both Wikipedia, a corpus prevalently pre-trained by LLMs, along with continuously collected emerging corpora, aiming to evaluate the capacity to handle unseen data and evolving knowledge. (3) For evaluation criteria, we adopt a contrastive system, including overall standard scores for better numerical comparability across tasks and models and a unique self-contrast metric for automatically evaluating knowledge hallucination. We evaluate $21$ open-source and commercial LLMs and obtain some intriguing findings. The KoLA dataset and open-participation leaderboard are publicly released at https://kola.xlore.cn and will be continuously updated to provide references for developing LLMs and knowledge-related systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の先例のない性能は、評価の改善を必要とする。 単にLLM能力の広さを探求するだけでなく、綿密で思慮深い設計が、徹底的で偏見がなく、適用可能な評価に不可欠であると信じている。 LLMに対する世界的知識の重要性を考慮し、知識指向LLMアセスメントベンチマーク(KoLA)を構築し、(1)能力モデリングでは、人間の認知を模倣して知識関連能力の4段階の分類を作成し、19ドルのタスクをカバーしている。 2)データを公平に比較するためには,LLMが事前学習したコーパスであるウィキペディアと,未確認データを扱う能力と知識の進化を評価することを目的とした,新たなコーパスを併用する。 (3) 評価基準には,タスクやモデル間の数値コンパビリティ向上のための総合的な基準スコアと,知識幻覚の自動評価のための独自の自己コントラスト尺度が採用されている。 オープンソースおよび商用LLMを21ドルで評価し,興味深い結果を得た。 KoLAデータセットとオープン参加型リーダボードはhttps://kola.xlore.cnで公開されており、LLMとナレッジ関連のシステムを開発するためのリファレンスを提供するために継続的に更新される。

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