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: 処理完了
• 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
• Authors: Xiao Liu, Hao Yu, Hanchen Zhang, Yifan Xu, Xuanyu Lei, Hanyu Lai, Yu Gu, Hangliang Ding, Kaiwen Men, Kejuan Yang, Shudan Zhang, Xiang Deng, Aohan Zeng, Zhengxiao Du, Chenhui Zhang, Sheng Shen, Tianjun Zhang, Yu Su, Huan Sun, Minlie Huang, Yuxiao Dong, Jie Tang
• 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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