論文の概要: ANLS* -- A Universal Document Processing Metric for Generative Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03848v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 13:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 21:09:04.314543
• Title: ANLS* -- A Universal Document Processing Metric for Generative Large Language Models
• Title（参考訳）: anls* -- 生成型大規模言語モデルのためのユニバーサルドキュメント処理メトリック
• Authors: David Peer, Philemon Sch\"opf, Volckmar Nebendahl, Alexander Rietzler, Sebastian Stabinger
• Abstract要約: 本稿ではANLS*と呼ばれる生成モデルを評価するための新しい指標を提案する。 ANLS*メトリックは、既存のANLSメトリクスをドロップ・イン・リプレースとして拡張し、以前報告されたANLSスコアと互換性がある。 また、SFTと呼ばれる文書のプロンプトを生成する新しい手法を、LATINなどの他のプロンプト技術に対してベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.387660692869915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditionally, discriminative models have been the predominant choice for tasks like document classification and information extraction. These models make predictions that fall into a limited number of predefined classes, facilitating a binary true or false evaluation and enabling the direct calculation of metrics such as the F1 score. However, recent advancements in generative large language models (GLLMs) have prompted a shift in the field due to their enhanced zero-shot capabilities, which eliminate the need for a downstream dataset and computationally expensive fine-tuning. However, evaluating GLLMs presents a challenge as the binary true or false evaluation used for discriminative models is not applicable to the predictions made by GLLMs. This paper introduces a new metric for generative models called ANLS* for evaluating a wide variety of tasks, including information extraction and classification tasks. The ANLS* metric extends existing ANLS metrics as a drop-in-replacement and is still compatible with previously reported ANLS scores. An evaluation of 7 different datasets and 3 different GLLMs using the ANLS* metric is also provided, demonstrating the importance of the proposed metric. We also benchmark a novel approach to generate prompts for documents, called SFT, against other prompting techniques such as LATIN. In 15 out of 21 cases, SFT outperforms other techniques and improves the state-of-the-art, sometimes by as much as 15 percentage points. Sources are available at https://github.com/deepopinion/anls_star_metric
• Abstract（参考訳）: 伝統的に、差別モデルが文書分類や情報抽出といったタスクの主要な選択肢となっている。 これらのモデルは、限定された定義済みのクラスに該当する予測を行い、バイナリ真または偽の評価を容易にし、F1スコアのようなメトリクスの直接計算を可能にする。 しかし、ジェネレーティブ大言語モデル(gllm)の最近の進歩により、ゼロショット能力が強化され、ダウンストリームデータセットと計算コストの高い微調整の必要性がなくなるため、この分野はシフトした。 しかし、GLLM の評価は、識別モデルに使用される二項真偽の評価が、GLLM の予測には適用できないため、課題となる。 本稿では,情報抽出や分類タスクを含む幅広いタスクを評価するために,anls*と呼ばれる生成モデルのための新しいメトリクスを提案する。 ANLS*メトリックは、既存のANLSメトリクスをドロップイン置換として拡張し、以前報告されたANLSスコアと互換性がある。 また、ANLS*測定値を用いて、7つの異なるデータセットと3つの異なるGLLMの評価を行い、提案手法の重要性を示した。 また、SFTと呼ばれる文書のプロンプトを生成する新しい手法を、LATINなどの他のプロンプト技術に対してベンチマークする。 21例中15例では、SFTは他のテクニックよりも優れており、最先端の技術を改善している。 ソースはhttps://github.com/deepopinion/anls_star_metricにある。

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