論文の概要: OpsEval: A Comprehensive IT Operations Benchmark Suite for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07637v4
- Date: Fri, 23 Aug 2024 07:46:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 20:18:44.238049
- Title: OpsEval: A Comprehensive IT Operations Benchmark Suite for Large Language Models
- Title（参考訳）: OpsEval: 大規模言語モデルのための総合的なIT運用ベンチマークスイート
- Authors: Yuhe Liu, Changhua Pei, Longlong Xu, Bohan Chen, Mingze Sun, Zhirui Zhang, Yongqian Sun, Shenglin Zhang, Kun Wang, Haiming Zhang, Jianhui Li, Gaogang Xie, Xidao Wen, Xiaohui Nie, Minghua Ma, Dan Pei,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)用に設計された総合的なタスク指向のOpsベンチマークであるOpsEvalを提示する。
このベンチマークには、英語と中国語で7184の質問と1736の質問回答(QA)形式が含まれている。
評価の信頼性を確保するため、何十人ものドメインエキスパートを招待して、質問を手動でレビューします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.590755599827993
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information Technology (IT) Operations (Ops), particularly Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps), is the guarantee for maintaining the orderly and stable operation of existing information systems. According to Gartner's prediction, the use of AI technology for automated IT operations has become a new trend. Large language models (LLMs) that have exhibited remarkable capabilities in NLP-related tasks, are showing great potential in the field of AIOps, such as in aspects of root cause analysis of failures, generation of operations and maintenance scripts, and summarizing of alert information. Nevertheless, the performance of current LLMs in Ops tasks is yet to be determined. In this paper, we present OpsEval, a comprehensive task-oriented Ops benchmark designed for LLMs. For the first time, OpsEval assesses LLMs' proficiency in various crucial scenarios at different ability levels. The benchmark includes 7184 multi-choice questions and 1736 question-answering (QA) formats in English and Chinese. By conducting a comprehensive performance evaluation of the current leading large language models, we show how various LLM techniques can affect the performance of Ops, and discussed findings related to various topics, including model quantification, QA evaluation, and hallucination issues. To ensure the credibility of our evaluation, we invite dozens of domain experts to manually review our questions. At the same time, we have open-sourced 20% of the test QA to assist current researchers in preliminary evaluations of their OpsLLM models. The remaining 80% of the data, which is not disclosed, is used to eliminate the issue of the test set leakage. Additionally, we have constructed an online leaderboard that is updated in real-time and will continue to be updated, ensuring that any newly emerging LLMs will be evaluated promptly. Both our dataset and leaderboard have been made public.
- Abstract（参考訳）: 情報技術(IT)運用(Ops)、特にIT運用のための人工知能(AIOps)は、既存の情報システムの秩序的で安定した運用を維持するための保証である。
Gartnerの予測によると、自動化ITオペレーションにおけるAIテクノロジの利用は新しいトレンドになっている。
NLP関連のタスクで顕著な能力を発揮した大規模言語モデル(LLM)は、障害の根本原因分析、オペレーションの生成とメンテナンススクリプトの生成、アラート情報の要約など、AIOpsの分野で大きな可能性を秘めている。
しかし、Opsタスクにおける現在のLLMのパフォーマンスはまだ決定されていない。
本稿では,LLM向けに設計された総合的なタスク指向OpsベンチマークであるOpsEvalを提案する。
OpsEvalは、さまざまな能力レベルの重要なシナリオにおいて、LLMの習熟度を初めて評価する。
このベンチマークには、英語と中国語で7184の質問と1736の質問回答(QA)形式が含まれている。
現在主流となっている大規模言語モデルの総合的な性能評価を行うことで、様々なLLM技術がOpsのパフォーマンスにどのように影響を与えるかを示し、モデル定量化、QA評価、幻覚問題など、様々なトピックに関連する知見について議論した。
評価の信頼性を確保するため、何十人ものドメインエキスパートを招待して、質問を手動でレビューします。
同時に、テストQAの20%をオープンソースとして公開し、現在の研究者がOpsLLMモデルの事前評価を行うのを支援しています。
残りの80%は公開されていないが、テストセットのリークの問題を除去するために使用される。
さらに、我々は、リアルタイムに更新され、引き続き更新されるオンラインのリーダーボードを構築しました。
データセットもリーダボードも公開されています。
関連論文リスト
- MMIE: Massive Multimodal Interleaved Comprehension Benchmark for Large Vision-Language Models [71.36392373876505]
我々は、LVLM(Large Vision-Language Models)において、インターリーブされたマルチモーダル理解と生成を評価するための大規模ベンチマークであるMMIEを紹介する。
MMIEは、数学、コーディング、物理学、文学、健康、芸術を含む3つのカテゴリ、12のフィールド、102のサブフィールドにまたがる20Kの厳密にキュレートされたマルチモーダルクエリで構成されている。
インターリーブされたインプットとアウトプットの両方をサポートし、多様な能力を評価するために、複数選択とオープンな質問フォーマットの混合を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-14T04:15:00Z) - MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains [54.117238759317004]
大規模マルチタスクエージェント理解(MMAU)ベンチマークは、複雑な環境設定を必要としない包括的なオフラインタスクを特徴としている。
ツールユース、DAG(Directed Acyclic Graph)QA、データサイエンスと機械学習コーディング、コンテストレベルのプログラミング、数学の5分野にわたるモデルを評価する。
3K以上の異なるプロンプトを含む20の精巧に設計されたタスクにより、MMAUはLLMエージェントの強度と限界を評価するための包括的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T00:58:41Z) - DCA-Bench: A Benchmark for Dataset Curation Agents [9.60250892491588]
隠れたデータセットの品質問題を検知する大規模言語モデルの能力を測定するために,データセットキュレーションエージェントベンチマークであるDCA-Benchを提案する。
具体的には、テストベッドとして8つのオープンデータセットプラットフォームから、さまざまな実世界のデータセット品質の問題を収集します。
提案したベンチマークは、単に問題解決を行うのではなく、問題発見におけるLLMの能力を測定するためのテストベッドとしても機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T14:02:23Z) - Tasks People Prompt: A Taxonomy of LLM Downstream Tasks in Software Verification and Falsification Approaches [2.687757575672707]
我々は、分類、マッピング、分析を行うための新しい下流タスク分類法を開発した。
主な分類基準は、タスクタイプの変動点を示しながら、共通点を強調することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-14T23:45:23Z) - Towards leveraging LLMs for Conditional QA [1.9649272351760063]
本研究では,条件付き質問応答の挑戦領域におけるLarge Language Models(LLM)の機能と限界について考察する。
これらの結果から,全ての入力コンテキストを完全にエンコードすることなく,微調整LDMがSOTA(State-of-the-art (SOTA))性能を上回ることが判明した。
これらのモデルは、抽出された質問応答において、SOTAを10ポイント以上遅れる問題に遭遇し、偽情報を注入するリスクを軽減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-02T14:02:52Z) - BLESS: Benchmarking Large Language Models on Sentence Simplification [55.461555829492866]
我々は、テキスト単純化(TS)タスク上で、最新の最先端の大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスベンチマークであるBLESSを紹介する。
異なるドメイン(Wikipedia、ニュース、医療)の3つのテストセットに対して、サイズ、アーキテクチャ、事前学習方法、アクセシビリティの異なる44のモデルを評価する。
評価の結果,最高のLSMはTSのトレーニングを受けていないにもかかわらず,最先端のTSベースラインと相容れない性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T12:18:17Z) - OWL: A Large Language Model for IT Operations [40.88170785586197]
我々は、収集したOWL-Instructデータセットに基づいて訓練された大規模な言語モデルOWLを紹介する。
OWL-BenchにおけるOWLの性能評価とIT関連ベンチマークのオープン化について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-17T15:19:29Z) - Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
本稿では,インストラクションチューニング(IT)の急速な発展分野における研究成果について調査する。
本稿では、指定しない場合を除き、命令チューニング(IT)は教師付き微調整(SFT)と等価である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:35:16Z) - Through the Lens of Core Competency: Survey on Evaluation of Large
Language Models [27.271533306818732]
大規模言語モデル(LLM)は優れた性能と幅広い実用性を持っている。
既存の評価タスクは、現実世界のシナリオにおける幅広いアプリケーションに追いつくのは難しい。
LLMの4つのコア能力は、推論、知識、信頼性、安全性などである。
この能力アーキテクチャの下では、類似したタスクを組み合わせて対応する能力を反映し、新しいタスクをシステムに簡単に追加することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T17:40:34Z) - Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Check [69.97942065617664]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の様々な感情分析タスクの実行能力について検討する。
26のデータセット上の13のタスクのパフォーマンスを評価し、ドメイン固有のデータセットに基づいて訓練された小言語モデル(SLM)と比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:45:25Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。