論文の概要: AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13178v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 01:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 15:41:23.110695
• Title: AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents
• Title（参考訳）: AgentBoard:マルチターンLDMエージェントの分析評価ボード
• Authors: Chang Ma, Junlei Zhang, Zhihao Zhu, Cheng Yang, Yujiu Yang, Yaohui Jin, Zhenzhong Lan, Lingpeng Kong, Junxian He
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)を評価することは、その能力を理解し、実践的なアプリケーションへの統合を促進するために不可欠である。 本稿では,LLMエージェントの分析的評価に適したオープンソース評価フレームワークであるAgentBoardを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.95062553043607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating large language models (LLMs) as general-purpose agents is essential for understanding their capabilities and facilitating their integration into practical applications. However, the evaluation process presents substantial challenges. A primary obstacle is the benchmarking of agent performance across diverse scenarios within a unified framework, especially in maintaining partially-observable environments and ensuring multi-round interactions. Moreover, current evaluation frameworks mostly focus on the final success rate, revealing few insights during the process and failing to provide a deep understanding of the model abilities. To address these challenges, we introduce AgentBoard, a pioneering comprehensive benchmark and accompanied open-source evaluation framework tailored to analytical evaluation of LLM agents. AgentBoard offers a fine-grained progress rate metric that captures incremental advancements as well as a comprehensive evaluation toolkit that features easy assessment of agents for multi-faceted analysis through interactive visualization. This not only sheds light on the capabilities and limitations of LLM agents but also propels the interpretability of their performance to the forefront. Ultimately, AgentBoard serves as a significant step towards demystifying agent behaviors and accelerating the development of stronger LLM agents.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)を汎用エージェントとして評価することは、それらの能力を理解し、実用アプリケーションへの統合を促進するために不可欠である。 しかし、評価プロセスには大きな課題がある。 主な障害は、統合フレームワーク内のさまざまなシナリオ、特に部分的に観測可能な環境の維持とマルチラウンドインタラクションの確保において、エージェントのパフォーマンスのベンチマークである。 さらに、現在の評価フレームワークは主に最終成功率に重点を置いており、プロセス中の洞察がほとんどなく、モデル能力の深い理解が得られていない。 これらの課題に対処するために,我々は,LLMエージェントの分析的評価に適したオープンソースの評価フレームワークであるAgentBoardを紹介した。 AgentBoardは、インクリメンタルな進歩を捉えた詳細な進捗率測定と、インタラクティブな可視化による多面的分析のためのエージェントの評価を簡単に行う包括的な評価ツールキットを提供する。 これはLLMエージェントの能力と限界に光を当てるだけでなく、その性能の解釈可能性も最前線に広める。 最終的に、AgentBoardは、エージェントの振る舞いを減弱し、強力なLDMエージェントの開発を加速する重要なステップとなる。

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