論文の概要: Consistency Matters: Explore LLMs Consistency From a Black-Box Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17411v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 11:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 16:46:57.625253
• Title: Consistency Matters: Explore LLMs Consistency From a Black-Box Perspective
• Title（参考訳）: 一貫性の問題 - ブラックボックスの観点からのLCMの一貫性を探る
• Authors: Fufangchen Zhao, Guoqiang Jin, Jiaheng Huang, Rui Zhao and Fei Tan
• Abstract要約: LLMの一貫性についてはまだ研究されていない。 LLM一貫性タスクデータセットを構築し、いくつかのベースラインを設計する。 従来のNLGメトリクス(ROUGE、BLEU、METEOR)をモデルトレーニングに必要な機能として使用しています。 最終的に、評価ツールを構築するために、最高のパフォーマンスのLightGBMモデルをベースモデルとして使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.110150003583392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays both commercial and open-source academic LLM have become the mainstream models of NLP. However, there is still a lack of research on LLM consistency, meaning that throughout the various stages of LLM research and deployment, its internal parameters and capabilities should remain unchanged. This issue exists in both the industrial and academic sectors. The solution to this problem is often time-consuming and labor-intensive, and there is also an additional cost of secondary deployment, resulting in economic and time losses. To fill this gap, we build an LLM consistency task dataset and design several baselines. Additionally, we choose models of diverse scales for the main experiments. Specifically, in the LightGBM experiment, we used traditional NLG metrics (i.e., ROUGE, BLEU, METEOR) as the features needed for model training. The final result exceeds the manual evaluation and GPT3.5 as well as other models in the main experiment, achieving the best performance. In the end, we use the best performing LightGBM model as the base model to build the evaluation tool, which can effectively assist in the deployment of business models. Our code and tool demo are available at https://github.com/heavenhellchen/Consistency.git
• Abstract（参考訳）: 現在、商用とオープンソースの両方の学術的 LLM が NLP の主流となっている。 しかし、LLMの一貫性に関する研究がまだ不足しているため、LLMの研究と展開の様々な段階において、内部のパラメータと能力は変わらないはずである。 この問題は産業と学術の両方に存在している。 この問題に対する解決策は、しばしば時間消費と労働集約であり、また二次配備の追加コストがあり、結果として経済的および時間的損失が生じる。 このギャップを埋めるために、LLM一貫性タスクデータセットを構築し、いくつかのベースラインを設計する。 さらに,本実験では,様々なスケールのモデルを選択する。 具体的には、LightGBM実験において、従来のNLGメトリクス(ROUGE、BLEU、METEOR)をモデルトレーニングに必要な機能として使用しました。 最終結果は、手動評価とGPT3.5、およびメイン実験における他のモデルを超え、最高の性能を達成する。 最終的には、最高のパフォーマンスのLightGBMモデルをベースモデルとして使用して評価ツールを構築し、ビジネスモデルの展開を効果的に支援します。 私たちのコードとツールのデモはhttps://github.com/heavenhellchen/consistency.gitで利用可能です。

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