論文の概要: Efficient Benchmarking of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11696v5
• Date: Mon, 1 Apr 2024 17:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 13:22:09.676906
• 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-信頼性トレードオフにどのように影響するかを検討する。 本稿では,HELMベンチマークに適用した場合,ベンチマーク信頼性の低下を最小限に抑えながら,大幅なコスト削減を実現する評価アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.696230279151166
• 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, extending to 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 trade-off. 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 a benchmark leader may change by merely removing a low-ranked model from the benchmark, and observe that a correct benchmark ranking can be obtained by considering only a fraction of the evaluation examples. Based on our findings, we outline a set of concrete recommendations for efficient benchmark design and utilization practices. To take a step further, we use our findings to propose an evaluation algorithm, that, when applied to the HELM benchmark, leads 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(LM)の汎用性の向上により、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が生まれました。 このようなベンチマークは、巨大な計算コストと関連付けられ、モデル毎に数千のGPU時間に拡張される。 しかし、これらの評価努力の効率性は文献ではほとんど議論を呼ばなかった。 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-信頼性トレードオフにどのように影響するかを検討する。 本稿では,信頼度に対する決定的影響,略してDIoRを用いて,そのような決定の信頼性を評価することを提案する。 例えば、ベンチマークリーダーは、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、評価例のごく一部だけを考慮することで、正しいベンチマークランキングを得ることができることを観察する。 この結果をもとに,効率的なベンチマーク設計と活用プラクティスのための具体的な推奨事項を概説した。 HELMベンチマークに適用すると、ベンチマークの信頼性を損なうことなく劇的にコストを削減し、x100以上の計算を削減できるような評価アルゴリズムを提案する。

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