論文の概要: Benchmark Self-Evolving: A Multi-Agent Framework for Dynamic LLM Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11443v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 03:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 21:09:59.217721
• Title: Benchmark Self-Evolving: A Multi-Agent Framework for Dynamic LLM Evaluation
• Title（参考訳）: ベンチマーク自己進化:動的LLM評価のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Siyuan Wang, Zhuohan Long, Zhihao Fan, Zhongyu Wei, Xuanjing Huang
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を動的に評価するベンチマーク自己進化フレームワークを提案する。 マルチエージェントシステムを用いて、元のインスタンスのコンテキストや質問を操作し、信頼性の高い新しいインスタンスをフレーミングする。 我々のフレームワークは、異なるモデル間の性能の相違を拡大し、様々なタスクで同じモデル内で性能の相違を拡大します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.99752147380505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a benchmark self-evolving framework to dynamically evaluate rapidly advancing Large Language Models (LLMs), aiming for a more accurate assessment of their capabilities and limitations. We utilize a multi-agent system to manipulate the context or question of original instances, reframing new evolving instances with high confidence that dynamically extend existing benchmarks. Towards a more scalable, robust and fine-grained evaluation, we implement six reframing operations to construct evolving instances testing LLMs against diverse queries, data noise and probing their problem-solving sub-abilities. With this framework, we extend benchmark datasets of four tasks. Experimental results show a general performance decline in most LLMs against their original results. This decline under our scalable and robust evaluations, alongside our fine-grained evaluation, more accurately reflect models' capabilities. Besides, our framework widens performance discrepancies both between different models and within the same model across various tasks, facilitating more informed model selection for specific tasks (Code and data are available at https://github.com/NanshineLoong/Self-Evolving-Benchmark).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高速に進行する大規模言語モデル(llm)を動的に評価するためのベンチマーク自己進化フレームワークを提案する。 マルチエージェントシステムを使用して、元のインスタンスのコンテキストや質問を操作し、既存のベンチマークを動的に拡張する信頼性の高い新しいインスタンスをフレーミングする。 よりスケーラブルでロバストできめ細かい評価を行うため、様々なクエリやデータノイズに対してllmをテストする進化するインスタンスを構築するために、6つのリフレーミング操作を実装し、問題解決するサブアビリティを探索します。 このフレームワークでは、4つのタスクのベンチマークデータセットを拡張する。 実験結果から, LLMの当初の結果に対する性能低下が認められた。 スケーラブルで堅牢な評価の下でのこの低下は、より正確にモデルの能力を反映する、きめ細かい評価と並んでいます。 さらに、当社のフレームワークは、異なるモデルとさまざまなタスクにおける同一モデル間のパフォーマンスの相違を拡大し、特定のタスクに対するより情報のあるモデル選択を容易にします(コードとデータはhttps://github.com/NanshineLoong/Self-Evolving-Benchmarkで利用可能です)。

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