Fugu-MT 論文翻訳(概要): Counting-Stars: A Multi-evidence, Position-aware, and Scalable Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models

論文の概要: Counting-Stars: A Multi-evidence, Position-aware, and Scalable Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11802v3
Date: Fri, 17 May 2024 16:58:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-20 18:22:03.471314
Title: Counting-Stars: A Multi-evidence, Position-aware, and Scalable Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
Title（参考訳）: Counting-Stars: 長期言語モデル評価のためのマルチエビデンス、位置認識、スケーラブルベンチマーク
Authors: Mingyang Song, Mao Zheng, Xuan Luo,
Abstract要約: 長文Large Language Models (LLMs) の評価のためのベンチマークであるCounting-Starsを提案する。長文LCM(GPT-4 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Claude3 Opus, GLM-4, Moonshot-v1)の評価実験を行った。 GPT-4 Turboは様々なタスクで最も安定している。
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 focused on developing Large Language Models (LLMs) with robust long-context capabilities, due to the lack of long-context benchmarks, relatively little is known about how well the performance of long-context LLMs. To address this gap, we propose a multi-evidence, position-aware, and scalable benchmark for evaluating long-context LLMs, named Counting-Stars, which evaluates long-context LLMs by using two tasks: multi-evidence acquisition and multi-evidence reasoning. Based on the Counting-Stars test, we conduct experiments to evaluate long-context LLMs (i.e., GPT-4 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Claude3 Opus, GLM-4, and Moonshot-v1). Experimental results demonstrate that Gemini 1.5 Pro achieves the best overall results, while the performance of GPT-4 Turbo is the most stable across various tasks. Furthermore, our analysis of these LLMs, which are extended to handle long-context scenarios, indicates that there is potential for improvement as the length of the input context and the intricacy of the tasks are increasing.
Abstract（参考訳）: 最近の研究は、長いコンテキストのベンチマークが欠如しているため、堅牢な長期コンテキスト機能を持つLarge Language Models (LLMs)の開発に重点を置いているが、長期コンテキストのLLMの性能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,マルチエビデンス獲得とマルチエビデンス推論という2つのタスクを用いて長文LLMの評価を行う,Counting-Starsという長文LLMの評価のための,マルチエビデンス,位置認識,スケーラブルなベンチマークを提案する。カウントスター試験に基づき、長文LLM(GPT-4 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Claude3 Opus, GLM-4, Moonshot-v1)の評価実験を行った。実験結果から,Gemini 1.5 Pro が最も優れた総合的な結果が得られ,GPT-4 Turbo の性能は様々なタスクで最も安定していることがわかった。さらに、長文シナリオを扱うために拡張されたこれらのLCMの解析により、入力コンテキストの長さとタスクの複雑度が増大するにつれて、改善の可能性が示唆された。

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