論文の概要: L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11088v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 17:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 11:41:30.595583
• Title: L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models
• Title（参考訳）: l-eval:long context language modelの標準化評価
• Authors: Chenxin An, Shansan Gong, Ming Zhong, Mukai Li, Jun Zhang, Lingpeng Kong, and Xipeng Qiu
• Abstract要約: 長い文脈言語モデルは、1ターンの長い入力(例えば、論文の要約)を処理し、より広範な歴史と会話することができる。 L-Evalは411の長いドキュメントと2000以上のクエリ応答ペアを手動でアノテートし、著者によってチェックされる。 私たちの調査結果は、オープンソースモデルは一般的に商用モデルよりも遅れているものの、それでも素晴らしいパフォーマンスを示していることを示唆しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.80203385878619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been growing interest in extending the context length of instruction-following models in order to effectively process single-turn long input (e.g. summarizing a paper) and conversations with more extensive histories. While proprietary models such as GPT-4 and Claude have demonstrated considerable advancements in handling tens of thousands of tokens of context, open-sourced models are still in the early stages of experimentation. It also remains unclear whether developing these long context models can offer substantial gains on practical downstream tasks over retrieval-based methods or models simply trained on chunked contexts. To address this challenge, we propose to institute standardized evaluation for long context language models. Concretely, we develop L-Eval which contains 411 long documents and over 2,000 query-response pairs manually annotated and checked by the authors encompassing areas such as law, finance, school lectures, lengthy conversations, news, long-form novels, and meetings. L-Eval also adopts diverse evaluation methods and instruction styles, enabling a more reliable assessment of Long Context Language Models (LCLMs). Our findings indicate that while open-source models typically lag behind their commercial counterparts, they still exhibit impressive performance. LLaMA2 achieves the best results (win 45\% vs turbo-16k) on open-ended tasks with only 4k context length and ChatGLM2 achieves the best results on closed-ended tasks with 8k input tokens. We release our new evaluation suite, code, and all generation results including predictions from all open-sourced LCLMs, GPT4-32k, Cluade-100k at {\url{https://github.com/OpenLMLab/LEval}}.
• Abstract（参考訳）: 近年、単ターンの長い入力(例えば論文の要約)やより広範な歴史との会話を効果的に処理するために、命令追従モデルのコンテキストの長さを拡張することへの関心が高まっている。 GPT-4やClaudeのようなプロプライエタリなモデルは、数万のコンテキストトークンを扱う上でかなりの進歩を見せているが、オープンソースモデルは実験の初期段階にある。 これらの長いコンテキストモデルの開発が、チャンク化されたコンテキストでのみ訓練された検索ベースの方法やモデルよりも、実用的な下流タスクにかなりの利益をもたらすかどうかも、まだ不明である。 本稿では,この課題に対処するために,ロングコンテキスト言語モデルの標準化評価を行う。 具体的には,法律,金融,学校講義,長い会話,ニュース,長文小説,会議などの分野の著者が手作業で注釈とチェックを行った2000以上の質問応答ペアを含むl-evalを開発した。 L-Evalは様々な評価手法や命令スタイルを採用しており、Long Context Language Models (LCLM) の信頼性を高めている。 私たちの調査では、オープンソースモデルは一般的に商用モデルよりも遅れているものの、それでも素晴らしいパフォーマンスを示しています。 LLaMA2は、4kコンテキスト長しか持たないオープンエンドタスクにおいて最良の結果(ウィン45\%対ターボ16k)を達成し、ChatGLM2は8k入力トークンを持つクローズドエンドタスクにおいて最高の結果を得る。 オープンソースLCLM, GPT4-32k, Cluade-100k at {\url{https://github.com/OpenLMLab/LEval}} の予測を含む,新たな評価スイート,コード,およびすべての生成結果をリリースする。

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