論文の概要: Counting-Stars: A Simple, Efficient, and Reasonable Strategy for Evaluating Long-Context Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11802v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 14:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 21:24:37.983150
• Title: Counting-Stars: A Simple, Efficient, and Reasonable Strategy for Evaluating Long-Context Large Language Models
• Title（参考訳）: Counting-Stars: 長期の大規模言語モデルを評価するためのシンプルで効率的で合理的な戦略
• Authors: Mingyang Song, Mao Zheng, Xuan Luo,
• Abstract要約: GPT-4 TurboとKimi Chatは、4Kから128Kまでの長いコンテキストで大きなパフォーマンスを実現している。 我々は,長文LLMを新しいベンチマークとして,Counting-Stars(カウンティング・スターズ)という,シンプルで効率的かつ合理的な評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.906150451947443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent research endeavors have concentrated on developing Large Language Models (LLMs) with robust long-context capabilities, due to the lack of appropriate evaluation strategies, relatively little is known about how well the long-context capability and performance of leading LLMs (e.g., GPT-4 Turbo and Kimi Chat). To address this gap, we propose a simple, efficient, and reasonable strategy for evaluating long-context LLMs as a new benchmark, named Counting-Stars. The Counting-Stars is designed to require LLMs to fully understand and capture long dependencies in long contexts, further being able to collect inter-dependency across multiple pieces of evidence spanning the entire context to finish the task. Based on the Counting-Stars, we conduct experiments to evaluate the two leading long-context LLMs, i.e., GPT-4 Turbo and Kimi Chat. The experimental results indicate that GPT-4 Turbo and Kimi Chat achieve significant performance in the long context from 4K to 128K. We further present several intriguing analyses regarding the behavior of LLMs processing long context.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、堅牢な長期コンテキスト能力を持つLarge Language Models (LLM)の開発に集中しているが、適切な評価戦略が欠如しているため、LLM(例えば、GPT-4 Turbo、Kimi Chat)の長期コンテキスト能力とパフォーマンスについてはあまり分かっていない。 このギャップに対処するために、長文LLMを新しいベンチマークであるCounting-Starsとして評価するための、シンプルで効率的で合理的な戦略を提案する。 Counting-Starsは、LLMが長いコンテキストにおける長い依存関係を完全に理解し、キャプチャすることを要求し、さらにタスクを完了するためにコンテキスト全体にまたがる複数のエビデンスにまたがる依存性を収集できるように設計されている。 計数星に基づいて, GPT-4 Turbo と Kimi Chat の2つの長文 LLM の評価実験を行った。 実験の結果, GPT-4 Turbo と Kimi Chat は, 4K から 18K までの長い文脈で高い性能を示した。 さらに,LLM処理長コンテキストの動作に関する興味深い分析をいくつか提示する。

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