論文の概要: Post Turing: Mapping the landscape of LLM Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02049v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 17:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 13:19:18.936448
• Title: Post Turing: Mapping the landscape of LLM Evaluation
• Title（参考訳）: Post Turing: LLM評価の展望をマッピングする
• Authors: Alexey Tikhonov, Ivan P. Yamshchikov
• Abstract要約: 本稿では,アラン・チューリングによる基礎的疑問からAI研究の現代まで,大規模言語モデル (LLM) 評価の歴史的軌跡を追究する。 これらのモデルのより広範な社会的意味を考慮し、統一的な評価システムの必要性を強調した。 この作業は、AIコミュニティがLLM評価の課題に協力して対処し、信頼性、公正性、社会的な利益を保証するために役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.517544562890663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of Large Language Models (LLMs), introduction of well-defined and standardized evaluation methodologies remains a crucial challenge. This paper traces the historical trajectory of LLM evaluations, from the foundational questions posed by Alan Turing to the modern era of AI research. We categorize the evolution of LLMs into distinct periods, each characterized by its unique benchmarks and evaluation criteria. As LLMs increasingly mimic human-like behaviors, traditional evaluation proxies, such as the Turing test, have become less reliable. We emphasize the pressing need for a unified evaluation system, given the broader societal implications of these models. Through an analysis of common evaluation methodologies, we advocate for a qualitative shift in assessment approaches, underscoring the importance of standardization and objective criteria. This work serves as a call for the AI community to collaboratively address the challenges of LLM evaluation, ensuring their reliability, fairness, and societal benefit.
• Abstract（参考訳）: 急速に発展する大規模言語モデル(llm)の展望では、明確に定義された標準化された評価手法の導入が依然として重要な課題である。 本稿では,アラン・チューリングが提起した基礎的問題からAI研究の現代まで,LLM評価の歴史的軌跡を辿る。 我々はLSMの進化を異なる期間に分類し、それぞれに固有のベンチマークと評価基準を特徴付ける。 LLMはますます人間のような振る舞いを模倣しているため、チューリングテストのような従来の評価プロキシは信頼性が低下している。 これらのモデルのより広範な社会的意味を考慮し、統一評価システムの必要性を強調した。 共通の評価手法の分析を通じて,評価アプローチの質的変化を提唱し,標準化と客観的基準の重要性を強調する。 この作業は、AIコミュニティがLLM評価の課題に協力して対処し、信頼性、公正性、社会的な利益を保証するために役立ちます。

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