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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13178v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 20:12:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:53:43.243445
• 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: 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。 AgentBoardは、インクリメンタルな進歩と包括的な評価ツールキットをキャプチャする、きめ細かい進捗率のメトリクスを提供する。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.16170899755281
• License:
• 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. 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 step towards demystifying agent behaviors and accelerating the development of stronger LLM agents.
• Abstract（参考訳）: 汎用エージェントとして大規模言語モデル(LLM)を評価することは,その能力を理解し,実用アプリケーションへの統合を促進する上で不可欠である。 しかし、評価プロセスには重大な課題が生じる。 主な障害は、統合された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るためのきめ細かいプログレスレートメトリックと、多面解析のためのエージェントの簡易評価を特徴とする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LLMエージェントの開発を加速するステップとして機能する。

関連論文リスト

• From Novice to Expert: LLM Agent Policy Optimization via Step-wise Reinforcement Learning [62.54484062185869]
  本稿では,エージェントの強化学習プロセスの最適化にステップワイド報酬を利用するStepAgentを紹介する。 エージェント反射とポリシー調整を容易にする暗黙の逆・逆の強化学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T10:35:11Z)
• Building Trust in Black-box Optimization: A Comprehensive Framework for Explainability [1.3812010983144802]
  代理最適化(SO)は共通の解決法であるが、その独自性は説明可能性と透明性の欠如につながっている。 EmphInclusive Explainability Metrics for Surrogate Optimization (IEMSO)を提案する。 これらのメトリクスは、SOアプローチの透明性、信頼性、説明可能性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T16:20:17Z)
• RAG-Modulo: Solving Sequential Tasks using Experience, Critics, and Language Models [5.0741409008225755]
  大規模言語モデル(LLM)は、ロボットの課題を解決するための有望なツールとして登場した。 既存のLSMベースのエージェントは、過去の相互作用を維持および学習する能力に欠ける。 RAG-Modulo は,過去のインタラクションを記憶した LLM ベースのエージェントを強化し,エージェントの判断を評価するための批判を取り入れたフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T20:03:32Z)
• Watch Every Step! LLM Agent Learning via Iterative Step-Level Process Refinement [50.481380478458945]
  反復的なステップレベルプロセスリファインメント(IPR)フレームワークは、エージェントトレーニングを強化するためのステップバイステップのガイダンスを提供する。 3つの複雑なエージェントタスクに関する我々の実験は、我々のフレームワークが様々な強力なベースラインより優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T03:29:13Z)
• DEBATE: Devil's Advocate-Based Assessment and Text Evaluation [6.2689399557794525]
  マルチエージェントスコアリングシステムに基づくNLG評価フレームワークであるDEBATEを提案する。 フレームワーク内では、あるエージェントが他のエージェントの議論を批判するように指示される。 エージェント間の議論の広範囲性とエージェントのペルソナが評価者のパフォーマンスに影響を及ぼすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T09:41:12Z)
• Large Multimodal Agents: A Survey [78.81459893884737]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのAIエージェントのパワーで優れたパフォーマンスを実現している。 LLMを利用したAIエージェントをマルチモーダルドメインに拡張することに焦点を当てた、新たな研究トレンドがある。 本総説は, この急速に発展する分野において, 今後の研究に有用な洞察とガイドラインを提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:04:23Z)
• Can Large Language Models be Trusted for Evaluation? Scalable Meta-Evaluation of LLMs as Evaluators via Agent Debate [74.06294042304415]
  エージェント・ディベート支援型メタ評価フレームワークであるScaleEvalを提案する。 フレームワークのコードをGitHubで公開しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T07:03:32Z)
• AgentBench: Evaluating LLMs as Agents [88.45506148281379]
  大規模言語モデル(LLM)は、従来のNLPタスクを超えた現実的な実用的ミッションをターゲットとして、ますます賢く自律的になってきています。 我々は,現在8つの異なる環境からなるベンチマークであるAgentBenchを紹介し,LLM-as-Agentの推論と意思決定能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T16:08:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。