論文の概要: RULER: What's the Real Context Size of Your Long-Context Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06654v3
• Date: Tue, 6 Aug 2024 21:48:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 17:20:23.111240
• Title: RULER: What's the Real Context Size of Your Long-Context Language Models?
• Title（参考訳）: RULER: 長期言語モデルの実際のコンテキストサイズは?
• Authors: Cheng-Ping Hsieh, Simeng Sun, Samuel Kriman, Shantanu Acharya, Dima Rekesh, Fei Jia, Yang Zhang, Boris Ginsburg,
• Abstract要約: 我々は、長文言語モデル(LM)を評価するための新しいベンチマークを作成する。 我々はRULERにおける13のタスクを含む17の長文LMを評価した。 ほぼ全てのモデルは、コンテキスト長が増加するにつれて大きなパフォーマンス低下を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.220973811374225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The needle-in-a-haystack (NIAH) test, which examines the ability to retrieve a piece of information (the "needle") from long distractor texts (the "haystack"), has been widely adopted to evaluate long-context language models (LMs). However, this simple retrieval-based test is indicative of only a superficial form of long-context understanding. To provide a more comprehensive evaluation of long-context LMs, we create a new synthetic benchmark RULER with flexible configurations for customized sequence length and task complexity. RULER expands upon the vanilla NIAH test to encompass variations with diverse types and quantities of needles. Moreover, RULER introduces new task categories multi-hop tracing and aggregation to test behaviors beyond searching from context. We evaluate 17 long-context LMs with 13 representative tasks in RULER. Despite achieving nearly perfect accuracy in the vanilla NIAH test, almost all models exhibit large performance drops as the context length increases. While these models all claim context sizes of 32K tokens or greater, only half of them can maintain satisfactory performance at the length of 32K. Our analysis of Yi-34B, which supports context length of 200K, reveals large room for improvement as we increase input length and task complexity. We open source RULER to spur comprehensive evaluation of long-context LMs.
• Abstract（参考訳）: 長文テキスト(haystack)から情報片(needle)を検索する能力を調べるNIAHテスト(Needle-in-a-haystack)は、長文言語モデル(LM)を評価するために広く採用されている。 しかし、この単純な検索に基づくテストは、長文理解の表面的な形式を表わすだけである。 長文LMのより包括的評価を行うため,シーケンス長やタスクの複雑さをカスタマイズできるフレキシブルな構成の合成ベンチマークRULERを開発した。 RULER はバニラ NIAH テストに拡張され、様々な種類の針と量を含む。 さらに、RULERは、コンテキストからの検索以上の振る舞いをテストするために、新しいタスクカテゴリのマルチホップトレースとアグリゲーションを導入している。 我々はRULERにおける13のタスクを含む17の長文LMを評価した。 バニラNIAHテストでほぼ完全な精度を達成したにもかかわらず、ほとんどのモデルではコンテキスト長が増加するにつれて大きな性能低下を示す。 これらのモデルはすべて32Kトークン以上のコンテキストサイズを主張するが、32Kの長さで満足なパフォーマンスを維持することができるのは半分に過ぎない。 コンテクスト長200KのYi-34Bを解析した結果,入力長とタスクの複雑さが増大するにつれて,大きな改善の余地が明らかとなった。 我々はRULERをオープンソース化し、Long-context LMの包括的な評価を促進する。

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