論文の概要: Catwalk: A Unified Language Model Evaluation Framework for Many Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10253v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 23:11:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 17:35:07.132647
• Title: Catwalk: A Unified Language Model Evaluation Framework for Many Datasets
• Title（参考訳）: catwalk: 多くのデータセットのための統一言語モデル評価フレームワーク
• Authors: Dirk Groeneveld and Anas Awadalla and Iz Beltagy and Akshita Bhagia and Ian Magnusson and Hao Peng and Oyvind Tafjord and Pete Walsh and Kyle Richardson and Jesse Dodge
• Abstract要約: Catwalkは、既存のNLPデータセットとモデルに統一されたインターフェースを提供する。 キャットウォークは、大規模に制御された実験を行うための障壁を著しく低くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.75378592254184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of large language models has shifted the evaluation paradigms in natural language processing (NLP). The community's interest has drifted towards comparing NLP models across many tasks, domains, and datasets, often at an extreme scale. This imposes new engineering challenges: efforts in constructing datasets and models have been fragmented, and their formats and interfaces are incompatible. As a result, it often takes extensive (re)implementation efforts to make fair and controlled comparisons at scale. Catwalk aims to address these issues. Catwalk provides a unified interface to a broad range of existing NLP datasets and models, ranging from both canonical supervised training and fine-tuning, to more modern paradigms like in-context learning. Its carefully-designed abstractions allow for easy extensions to many others. Catwalk substantially lowers the barriers to conducting controlled experiments at scale. For example, we finetuned and evaluated over 64 models on over 86 datasets with a single command, without writing any code. Maintained by the AllenNLP team at the Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2), Catwalk is an ongoing open-source effort: https://github.com/allenai/catwalk.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの成功は自然言語処理(nlp)の評価パラダイムをシフトさせた。 コミュニティの関心は、多くのタスク、ドメイン、データセットのNLPモデルを極端な規模で比較することへと流れている。 データセットとモデルの構築への取り組みは断片化され、そのフォーマットとインターフェースは互換性がない。 結果として、公正かつ制御された比較を大規模に行うために、大規模な(再)実装作業がしばしば必要となる。 Catwalkはこれらの問題に対処することを目指している。 catwalkは、カノニカルな教師付きトレーニングと微調整から、コンテキスト内学習のようなより現代的なパラダイムまで、幅広い既存のnlpデータセットとモデルに対する統一的なインターフェースを提供する。 慎重に設計された抽象化によって、他の多くの拡張を簡単にできる。 キャットウォークは、大規模に制御された実験を行うための障壁を著しく低くする。 例えば、コードを書かずに、86以上のデータセット上の64以上のモデルを単一のコマンドで微調整し、評価しました。 Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)のAllenNLPチームによって管理されているCatwalkは、現在進行中のオープンソース活動である。

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