論文の概要: Comprehensive Reassessment of Large-Scale Evaluation Outcomes in LLMs: A Multifaceted Statistical Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15250v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 14:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 16:59:49.717555
• Title: Comprehensive Reassessment of Large-Scale Evaluation Outcomes in LLMs: A Multifaceted Statistical Approach
• Title（参考訳）: LLMにおける大規模評価結果の総合的再評価:多面的統計的アプローチ
• Authors: Kun Sun, Rong Wang, Haitao Liu, Anders Søgaard,
• Abstract要約: 評価の結果、スケーリング、トレーニングタイプ、アーキテクチャなどの要因がLLMのパフォーマンスに大きな影響を与えていることが明らかになった。 本研究は, これらのLCMの徹底的な再検討に着手し, 現状評価手法における不整合性に着目した。 これには、ANOVA、Tukey HSDテスト、GAMM、クラスタリング技術などが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.954890888281206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Amidst the rapid evolution of LLMs, the significance of evaluation in comprehending and propelling these models forward is increasingly paramount. Evaluations have revealed that factors such as scaling, training types, architectures and other factors profoundly impact the performance of LLMs. However, the extent and nature of these impacts continue to be subjects of debate because most assessments have been restricted to a limited number of models and data points. Clarifying the effects of these factors on performance scores can be more effectively achieved through a statistical lens. Our study embarks on a thorough re-examination of these LLMs, targeting the inadequacies in current evaluation methods. With the advent of a uniform evaluation framework, our research leverages an expansive dataset of evaluation results, introducing a comprehensive statistical methodology. This includes the application of ANOVA, Tukey HSD tests, GAMM, and clustering technique, offering a robust and transparent approach to deciphering LLM performance data. Contrary to prevailing findings, our results challenge assumptions about emergent abilities and the influence of given training types and architectures in LLMs. These findings furnish new perspectives on the characteristics, intrinsic nature, and developmental trajectories of LLMs. By providing straightforward and reliable methods to scrutinize and reassess LLM performance data, this study contributes a nuanced perspective on LLM efficiency and potentials.
• Abstract（参考訳）: LLMの急速な進化の中で、これらのモデルを前進させ、推進する際の評価の重要性はますます高まっている。 評価の結果、スケーリング、トレーニングタイプ、アーキテクチャなどの要因がLLMのパフォーマンスに大きな影響を与えていることが明らかになった。 しかしながら、これらの影響の程度と性質は、ほとんどの評価が限られた数のモデルとデータポイントに限定されているため、議論の対象となっている。 これらの要因がパフォーマンススコアに与える影響を明らかにすることは、統計レンズによりより効果的に達成できる。 本研究は, これらのLCMの徹底的な再検討に着手し, 現状評価手法における不整合性に着目した。 本研究は,一様評価フレームワークの出現に伴い,広範な評価結果のデータセットを活用し,包括的統計手法を導入する。 これには、ANOVA、Tukey HSDテスト、GAMM、クラスタリング技術の適用が含まれており、LLMパフォーマンスデータを解読するための堅牢で透明なアプローチを提供する。 一方,本研究の結果は,LLMにおける創発的能力の仮定や,与えられたトレーニングタイプやアーキテクチャの影響に疑問を呈している。 これらの知見は, LLMの特性, 内在性, 発達軌跡に新たな視点をもたらした。 本研究は, LLMの性能データを精査・再評価するための簡便で信頼性の高い手法を提供することにより, LLMの効率とポテンシャルに関する微妙な視点に寄与する。

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