論文の概要: Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12794v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 16:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:05.057280
• Title: Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 不確実性定量化によるLCMのベンチマーク
• Authors: Fanghua Ye, Mingming Yang, Jianhui Pang, Longyue Wang, Derek F. Wong, Emine Yilmaz, Shuming Shi, Zhaopeng Tu,
• Abstract要約: オープンソースのLarge Language Models(LLM)の普及は、包括的な評価方法の緊急の必要性を強調している。 我々は不確実性定量化を統合した LLM のための新しいベンチマーク手法を提案する。 以上の結果より, 精度の高いLSMでは, 精度が低下する可能性があり, II) より大規模なLSMでは, より小型のLSMに比べて不確実性が高いこと, III) 命令ファインタニングではLCMの不確実性が高くなる傾向が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.72588235407379
• License:
• Abstract: The proliferation of open-source Large Language Models (LLMs) from various institutions has highlighted the urgent need for comprehensive evaluation methods. However, current evaluation platforms, such as the widely recognized HuggingFace open LLM leaderboard, neglect a crucial aspect -- uncertainty, which is vital for thoroughly assessing LLMs. To bridge this gap, we introduce a new benchmarking approach for LLMs that integrates uncertainty quantification. Our examination involves nine LLMs (LLM series) spanning five representative natural language processing tasks. Our findings reveal that: I) LLMs with higher accuracy may exhibit lower certainty; II) Larger-scale LLMs may display greater uncertainty compared to their smaller counterparts; and III) Instruction-finetuning tends to increase the uncertainty of LLMs. These results underscore the significance of incorporating uncertainty in the evaluation of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 各種機関からのオープンソースのLarge Language Models(LLM)の普及は,包括的評価手法の必要性を浮き彫りにした。 しかし、広く認知されているHuggingFaceオープンLLMリーダーボードのような現在の評価プラットフォームは、LLMを徹底的に評価する上で欠かせない重要な側面を無視している。 このギャップを埋めるために、不確実な定量化を統合する新しいベンチマーク手法を導入する。 本研究は,5つの自然言語処理タスクにまたがる9つのLLM(LLMシリーズ)について検討した。 以上の結果より, 精度の高いLSMでは, 精度が低下する可能性があり, II) より大規模なLSMでは, より小型のLSMに比べて不確実性が高いこと, III) 命令ファインタニングではLCMの不確実性が高くなる傾向が示唆された。 これらの結果はLLMの評価に不確かさを取り入れることの重要性を浮き彫りにした。

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