論文の概要: Ada-LEval: Evaluating long-context LLMs with length-adaptable benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06480v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 17:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 13:51:47.770386
• Title: Ada-LEval: Evaluating long-context LLMs with length-adaptable benchmarks
• Title（参考訳）: Ada-LEval: 長さ適応型ベンチマークによるLLMの評価
• Authors: Chonghua Wang, Haodong Duan, Songyang Zhang, Dahua Lin, Kai Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の長文理解を評価するベンチマークであるAda-LEvalを紹介する。 Ada-LEvalにはTSortとBestAnswerという2つの挑戦的なサブセットが含まれている。 Ada-LEvalを用いた4つの最先端クローズドソースAPIモデルと6つのオープンソースモデルを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.43527940649939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the large language model (LLM) community has shown increasing interest in enhancing LLMs' capability to handle extremely long documents. As various long-text techniques and model architectures emerge, the precise and detailed evaluation of models' long-text capabilities has become increasingly important. Existing long-text evaluation benchmarks, such as L-Eval and LongBench, construct long-text test sets based on open-source datasets, focusing mainly on QA and summarization tasks. These datasets include test samples of varying lengths (from 2k to 32k+) entangled together, making it challenging to assess model capabilities across different length ranges. Moreover, they do not cover the ultralong settings (100k+ tokens) that the latest LLMs claim to achieve. In this paper, we introduce Ada-LEval, a length-adaptable benchmark for evaluating the long-context understanding of LLMs. Ada-LEval includes two challenging subsets, TSort and BestAnswer, which enable a more reliable evaluation of LLMs' long context capabilities. These benchmarks support intricate manipulation of the length of test cases, and can easily produce text samples up to 128k tokens. We evaluate 4 state-of-the-art closed-source API models and 6 open-source models with Ada-LEval. The evaluation results demonstrate the limitations of current LLMs, especially in ultra-long-context settings. Our code is available at https://github.com/open-compass/Ada-LEval.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)コミュニティは,極めて長い文書を扱うLLMの能力向上への関心が高まっている。 様々な長文技術やモデルアーキテクチャが出現するにつれて、モデルの長文能力の正確かつ詳細な評価がますます重要になっている。 L-EvalやLongBenchといった既存の長文評価ベンチマークでは、QAや要約タスクを中心に、オープンソースのデータセットに基づいた長文テストセットを構築している。 これらのデータセットには、さまざまな長さ(2kから32k+)が絡み合ったテストサンプルが含まれており、異なる長さ範囲にわたるモデル機能の評価が困難である。 さらに、最新のLCMが達成しようとする超長い設定(100k+トークン)をカバーしていない。 本稿では,LLMの長文理解を評価するための長さ適応型ベンチマークであるAda-LEvalを紹介する。 Ada-LEvalにはTSortとBestAnswerという2つの挑戦的なサブセットが含まれている。 これらのベンチマークは、テストケースの長さの複雑な操作をサポートし、128万トークンまでのテキストサンプルを簡単に生成できる。 Ada-LEvalを用いた4つの最先端クローズドソースAPIモデルと6つのオープンソースモデルを評価した。 評価結果は、特にウルトラ・ロング・コンテクスト・セッティングにおいて、現在のLLMの限界を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/open-compass/Ada-LEval.comで利用可能です。

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