論文の概要: PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07910v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 05:58:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 16:34:20.285175
• Title: PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models
• Title（参考訳）: PromptBench: 大規模言語モデル評価のための統一ライブラリ
• Authors: Kaijie Zhu, Qinlin Zhao, Hao Chen, Jindong Wang, Xing Xie
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を評価する統合ライブラリであるPromptBenchを紹介する。 プロンプト構築、プロンプトエンジニアリング、データセットとモデルのローディング、敵のプロンプトアタック、動的評価プロトコル、分析ツールなど、研究者が使いやすく拡張した重要なコンポーネントで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.795013666838024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evaluation of large language models (LLMs) is crucial to assess their performance and mitigate potential security risks. In this paper, we introduce PromptBench, a unified library to evaluate LLMs. It consists of several key components that are easily used and extended by researchers: prompt construction, prompt engineering, dataset and model loading, adversarial prompt attack, dynamic evaluation protocols, and analysis tools. PromptBench is designed to be an open, general, and flexible codebase for research purposes that can facilitate original study in creating new benchmarks, deploying downstream applications, and designing new evaluation protocols. The code is available at: https://github.com/microsoft/promptbench and will be continuously supported.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の評価は、その性能を評価し、潜在的なセキュリティリスクを軽減するために重要である。 本稿では,LLMを評価する統一ライブラリであるPromptBenchを紹介する。 プロンプト構築、プロンプトエンジニアリング、データセットとモデルのローディング、敵のプロンプト攻撃、動的評価プロトコル、分析ツールなど、研究者が容易に使用および拡張できるいくつかの重要なコンポーネントで構成されている。 PromptBenchは、研究目的のためのオープンで汎用的で柔軟なコードベースとして設計されており、新しいベンチマークの作成、下流アプリケーションのデプロイ、新しい評価プロトコルの設計において、オリジナルの研究を促進することができる。 コードはhttps://github.com/microsoft/promptbenchで入手できる。

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