論文の概要: AgentQuest: A Modular Benchmark Framework to Measure Progress and Improve LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06411v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 16:01:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 14:01:33.838986
- Title: AgentQuest: A Modular Benchmark Framework to Measure Progress and Improve LLM Agents
- Title（参考訳）: AgentQuest: LLMエージェントの進捗と改善を計測するモジュール型ベンチマークフレームワーク
- Authors: Luca Gioacchini, Giuseppe Siracusano, Davide Sanvito, Kiril Gashteovski, David Friede, Roberto Bifulco, Carolin Lawrence,
- Abstract要約: AgentQuestは、ベンチマークとメトリクスがモジュール化され、十分にドキュメント化され使いやすいAPIを通じて容易に利用できるフレームワークである。
課題を解決しながら LLM エージェントの進捗を確実に追跡できる2つの新しい評価指標を提供する。
一般的な障害点を特定し,エージェントアーキテクチャを洗練し,大幅な性能向上を実現する2つのユースケースにおけるメトリクスの有用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.439775106707344
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advances made by Large Language Models (LLMs) have led to the pursuit of LLM agents that can solve intricate, multi-step reasoning tasks. As with any research pursuit, benchmarking and evaluation are key corner stones to efficient and reliable progress. However, existing benchmarks are often narrow and simply compute overall task success. To face these issues, we propose AgentQuest -- a framework where (i) both benchmarks and metrics are modular and easily extensible through well documented and easy-to-use APIs; (ii) we offer two new evaluation metrics that can reliably track LLM agent progress while solving a task. We exemplify the utility of the metrics on two use cases wherein we identify common failure points and refine the agent architecture to obtain a significant performance increase. Together with the research community, we hope to extend AgentQuest further and therefore we make it available under https://github.com/nec-research/agentquest.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)による進歩は、複雑な多段階推論タスクを解くLLMエージェントの追求につながっている。
あらゆる研究の追及と同様に、ベンチマークと評価が効率的で信頼性の高い進歩の鍵となる。
しかし、既存のベンチマークは狭く、タスク全体の成功を単純に計算する。
これらの問題に対処するため、我々はAgentQuestというフレームワークを提案します。
i) ベンチマークとメトリクスはどちらもモジュール化されており、十分にドキュメント化され使いやすいAPIによって容易に拡張できます。
(II) 課題解決中に LLM エージェントの進捗を確実に追跡できる2つの新しい評価指標を提供する。
一般的な障害点を特定し,エージェントアーキテクチャを洗練し,大幅な性能向上を実現する2つのユースケースにおけるメトリクスの有用性を実証する。
研究コミュニティとともに、AgentQuestをさらに拡張し、https://github.com/nec-research/agentquest.comで利用できるようにしたいと考えています。
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