論文の概要: AgentBench: Evaluating LLMs as Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03688v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 07:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-26 20:00:36.760795
• Title: AgentBench: Evaluating LLMs as Agents
• Title（参考訳）: AgentBench: LLMをエージェントとして評価する
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、従来のNLPタスクを超えた現実的な実用的ミッションをターゲットとして、ますます賢く自律的になってきています。 我々は,現在8つの異なる環境からなるベンチマークであるAgentBenchを紹介し,LLM-as-Agentの推論と意思決定能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.45506148281379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are becoming increasingly smart and autonomous, targeting real-world pragmatic missions beyond traditional NLP tasks. As a result, there has been an urgent need to evaluate LLMs as agents on challenging tasks in interactive environments. We present AgentBench, a multi-dimensional evolving benchmark that currently consists of 8 distinct environments to assess LLM-as-Agent's reasoning and decision-making abilities in a multi-turn open-ended generation setting. Our extensive test over 27 API-based and open-sourced (OSS) LLMs shows that, while top commercial LLMs present a strong ability of acting as agents in complex environments, there is a significant disparity in performance between them and OSS competitors. We identify the typical reasons of failures in environments and LLMs, showing that poor long-term reasoning, decision-making, and instruction following abilities are the main obstacles for developing usable LLM agents. Training on code and high quality multi-turn alignment data could improve agent performance. Datasets, environments, and an integrated evaluation package for AgentBench are released at \url{https://github.com/THUDM/AgentBench}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、従来のNLPタスクを超えた現実的な実用的ミッションをターゲットとして、ますます賢く自律的なものになりつつある。 その結果,対話型環境における課題タスクのエージェントとしてLLMを評価する必要性が高まっている。 llm-as-agentの推論と意思決定能力を評価するために,現在8つの異なる環境から構成される多次元進化ベンチマークである agentbench を提案する。 27以上のAPIベースおよびオープンソース(OSS) LLMの広範なテストでは、上位の商用LCMが複雑な環境でエージェントとして機能する能力を示す一方で、OSSの競合製品とのパフォーマンスに大きな違いがあることが示されています。 環境やLLMにおける障害の典型的な原因を特定し,LLMエージェントを開発する上では,長期的推論,意思決定,指導の欠如が主な障害であることを示す。 コードと高品質のマルチターンアライメントデータのトレーニングは、エージェントのパフォーマンスを向上させる可能性がある。 AgentBench のデータセット、環境、および統合評価パッケージは \url{https://github.com/THUDM/AgentBench} でリリースされる。

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