論文の概要: A Survey on Evaluation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03109v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 16:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 13:28:00.981279
• Title: A Survey on Evaluation of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの評価に関する調査
• Authors: Yupeng Chang, Xu Wang, Jindong Wang, Yuan Wu, Kaijie Zhu, Hao Chen, Linyi Yang, Xiaoyuan Yi, Cunxiang Wang, Yidong Wang, Wei Ye, Yue Zhang, Yi Chang, Philip S. Yu, Qiang Yang, and Xing Xie
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で人気が高まっている。 本稿では,評価方法,評価方法,評価方法の3つの重要な側面に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.70543454026155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are gaining increasing popularity in both academia and industry, owing to their unprecedented performance in various applications. As LLMs continue to play a vital role in both research and daily use, their evaluation becomes increasingly critical, not only at the task level, but also at the society level for better understanding of their potential risks. Over the past years, significant efforts have been made to examine LLMs from various perspectives. This paper presents a comprehensive review of these evaluation methods for LLMs, focusing on three key dimensions: what to evaluate, where to evaluate, and how to evaluate. Firstly, we provide an overview from the perspective of evaluation tasks, encompassing general natural language processing tasks, reasoning, medical usage, ethics, educations, natural and social sciences, agent applications, and other areas. Secondly, we answer the `where' and `how' questions by diving into the evaluation methods and benchmarks, which serve as crucial components in assessing performance of LLMs. Then, we summarize the success and failure cases of LLMs in different tasks. Finally, we shed light on several future challenges that lie ahead in LLMs evaluation. Our aim is to offer invaluable insights to researchers in the realm of LLMs evaluation, thereby aiding the development of more proficient LLMs. Our key point is that evaluation should be treated as an essential discipline to better assist the development of LLMs. We consistently maintain the related open-source materials at: https://github.com/MLGroupJLU/LLM-eval-survey.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションにおける前例のない性能のため、学術と産業の両方で人気が高まっている。 LLMは研究と日常利用の両方において重要な役割を担い続けており、その評価はタスクレベルだけでなく社会レベルでもますます重要になり、潜在的なリスクの理解を深めている。 過去数年間、様々な観点からLSMを調べるための重要な努力が続けられてきた。 本稿では, これらのLCMの評価手法を総合的に検討し, 評価方法, 評価方法, 評価方法の3つの重要な側面に着目した。 まず,一般的な自然言語処理タスク,推論,医療利用,倫理,教育,自然科学,社会科学,エージェント応用など,評価タスクの観点から概観する。 第2に,LLMの性能評価において重要な要素である評価手法とベンチマークに飛び乗ることで,'where' と 'how' の質問に答える。 次に、異なるタスクにおけるLCMの成功事例と失敗事例を要約する。 最後に、llms評価の先にあるいくつかの将来の課題に光を当てた。 我々の目的は、LLMの評価の領域における研究者に貴重な洞察を提供することであり、それによってより熟練したLLMの開発を支援することである。 我々のキーポイントは、LCMの開発を支援するために、評価を必須の規律として扱うべきであるということです。 関連したオープンソース資料は、https://github.com/mlgroupjlu/llm-eval-surveyで一貫して保守しています。

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