論文の概要: Efficient Benchmarking (of Language Models)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11696v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 18:18:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 16:02:35.147480
• Title: Efficient Benchmarking (of Language Models)
• Title（参考訳）: 言語モデルの効率的なベンチマーク
• Authors: Yotam Perlitz, Elron Bandel, Ariel Gera, Ofir Arviv, Liat Ein-Dor, Eyal Shnarch, Noam Slonim, Michal Shmueli-Scheuer, Leshem Choshen
• Abstract要約: 本稿では、信頼性を損なうことなく、LM評価の計算コストをインテリジェントに削減する効率的なベンチマーク問題を提案する。 HELMベンチマークをテストケースとして、異なるベンチマーク設計選択が計算-信頼性のトレードオフにどのように影響するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.45140610835939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing versatility of language models LMs has given rise to a new class of benchmarks that comprehensively assess a broad range of capabilities. Such benchmarks are associated with massive computational costs reaching thousands of GPU hours per model. However the efficiency aspect of these evaluation efforts had raised little discussion in the literature. In this work we present the problem of Efficient Benchmarking namely intelligently reducing the computation costs of LM evaluation without compromising reliability. Using the HELM benchmark as a test case we investigate how different benchmark design choices affect the computation-reliability tradeoff. We propose to evaluate the reliability of such decisions by using a new measure Decision Impact on Reliability DIoR for short. We find for example that the current leader on HELM may change by merely removing a low-ranked model from the benchmark and observe that a handful of examples suffice to obtain the correct benchmark ranking. Conversely a slightly different choice of HELM scenarios varies ranking widely. Based on our findings we outline a set of concrete recommendations for more efficient benchmark design and utilization practices leading to dramatic cost savings with minimal loss of benchmark reliability often reducing computation by x100 or more.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの汎用性の向上により、LMは幅広い能力を包括的に評価する新しいクラスのベンチマークを生み出した。 このようなベンチマークは、モデル当たり数千gpu時間に達する膨大な計算コストと関連している。 しかし,これらの評価作業の効率性は文献上ではほとんど議論されなかった。 本稿では,lm評価の計算コストを,信頼性を損なうことなくインテリジェントに削減する,効率的なベンチマーク問題を提案する。 helmベンチマークをテストケースとして使用することにより,ベンチマーク設計の異なる選択が計算信頼性のトレードオフに与える影響を調べる。 そこで本研究では,新しい尺度決定が信頼性ディオールに与える影響を簡潔に評価することを提案する。 例えば、HELMの現在のリーダーは、単にベンチマークから低ランクのモデルを取り除くだけで変化し、いくつかのサンプルが正しいベンチマークランキングを得るのに十分であることを示す。 逆に、ヘルムシナリオのわずかに異なる選択は、ランクが異なる。 ベンチマークの信頼性を最小限に抑えることで、より効率的なベンチマーク設計と利用プラクティスのための具体的な推奨事項を概説し、しばしばx100以上の計算を削減します。

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