Fugu-MT 論文翻訳(概要): GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond

論文の概要: GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16583v2
Date: Tue, 10 Oct 2023 06:50:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-13 03:00:01.917094
Title: GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond
Title（参考訳）: GPT-Fathom: GPT-4以降への進化経路を理解するための大規模言語モデルのベンチマーク
Authors: Shen Zheng, Yuyu Zhang, Yijie Zhu, Chenguang Xi, Pengyang Gao, Xun Zhou, Kevin Chen-Chuan Chang
Abstract要約: GPT-Fathomは、OpenAI Evals上に構築された大規模言語モデル(LLM)のための、オープンソースで再現可能な評価スイートである。私たちは,7つの機能カテゴリにまたがる20以上のベンチマークで,10以上のLLMとOpenAIのレガシモデルを評価しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.271258233482683
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the rapid advancement of large language models (LLMs), there is a pressing need for a comprehensive evaluation suite to assess their capabilities and limitations. Existing LLM leaderboards often reference scores reported in other papers without consistent settings and prompts, which may inadvertently encourage cherry-picking favored settings and prompts for better results. In this work, we introduce GPT-Fathom, an open-source and reproducible LLM evaluation suite built on top of OpenAI Evals. We systematically evaluate 10+ leading LLMs as well as OpenAI's legacy models on 20+ curated benchmarks across 7 capability categories, all under aligned settings. Our retrospective study on OpenAI's earlier models offers valuable insights into the evolutionary path from GPT-3 to GPT-4. Currently, the community is eager to know how GPT-3 progressively improves to GPT-4, including technical details like whether adding code data improves LLM's reasoning capability, which aspects of LLM capability can be improved by SFT and RLHF, how much is the alignment tax, etc. Our analysis sheds light on many of these questions, aiming to improve the transparency of advanced LLMs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、その能力と限界を評価するための総合的な評価スイートの必要性が高まっている。既存のLCMのリーダーボードは、一貫性のある設定やプロンプトのない他の論文で報告されたスコアを参照することが多い。本稿では, OpenAI Evals 上に構築されたオープンソースかつ再現可能な LLM 評価スイートである GPT-Fathom を紹介する。我々は,7つの機能カテゴリにまたがる20以上のベンチマークにおいて,10以上のLLMとOpenAIのレガシモデルを整列した設定で,体系的に評価した。 OpenAIの初期のモデルに関する我々の振り返り研究は、GPT-3からGPT-4への進化経路に関する貴重な洞察を提供する。コードデータを追加することでLCMの推論能力が改善されるかどうか、SFTとRLHFによってLCMの能力のどの面が改善されるのか、アライメント税はいくらになるのか、といった技術的な詳細を含む。我々の分析は、先進LLMの透明性向上を目的として、これらの疑問の多くに光を当てている。

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