論文の概要: S3Eval: A Synthetic, Scalable, Systematic Evaluation Suite for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15147v2
• Date: Sat, 6 Apr 2024 15:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 02:35:24.528005
• Title: S3Eval: A Synthetic, Scalable, Systematic Evaluation Suite for Large Language Models
• Title（参考訳）: S3Eval: 大規模言語モデルのための合成,スケーラブル,システム評価スイート
• Authors: Fangyu Lei, Qian Liu, Yiming Huang, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な合成タスクをプロキシ評価手法として利用し,S3Evalを提案する。 S3Evalはフレキシブルで無限の長文データ生成方法を提供する。 我々は、S3Eval-Standardと呼ばれる包括的なデータセットを作成し、実験結果により、既存のLLMすべてに重大な課題が生じることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.588589158431553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of Large Language Models (LLMs) has led to great strides in model capabilities like long-context understanding and reasoning. However, as LLMs are able to process longer contexts, it becomes more challenging to evaluate whether they have acquired certain capabilities, since the length of text (e.g., 200K tokens) they can process far exceeds what humans can reliably assess in a reasonable duration. In this paper, we propose using complex synthetic tasks as a proxy evaluation method, and present S3Eval, a Synthetic, Scalable, Systematic evaluation suite for LLMs evaluation. The synthetic nature of S3Eval provides users full control over the dataset, allowing them to systematically probe LLM capabilities by scaling text length and varying task difficulty across diverse scenarios. The strong correlation between S3Eval and real-world benchmarks demonstrates the soundness of using S3Eval for evaluation of LLMs. S3Eval provides a flexible and infinite long-context data generation method. We have generated a comprehensive dataset called S3Eval-Standard, and experimental results have shown that it poses significant challenges for all existing LLMs.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な開発は、長いコンテキスト理解や推論といったモデル機能に大きな進歩をもたらしました。 しかし、LLMはより長いコンテキストを処理できるため、テキストの長さ(例えば200Kトークン)が人間がある程度の期間で確実に評価できるものを超えるので、特定の能力を得たかどうかを評価することがより困難になる。 本稿では,複雑な合成タスクをプロキシ評価手法として使用し,LLM評価のための合成・スケーラブル・システム評価スイートであるS3Evalを提案する。 S3Evalの合成特性は、データセットを完全に制御し、テキストの長さとタスクの難易度をさまざまなシナリオで拡張することにより、LLM機能を体系的に調査することを可能にする。 S3Evalと実世界のベンチマークとの強い相関は、LLMの評価にS3Evalを使用することの健全性を示している。 S3Evalはフレキシブルで無限の長文データ生成方法を提供する。 我々は、S3Eval-Standardと呼ばれる包括的なデータセットを作成し、実験結果により、既存のLLMすべてに重大な課題が生じることを示した。

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