論文の概要: Assessing and Verifying Task Utility in LLM-Powered Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02178v1
- Date: Fri, 3 May 2024 15:26:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 12:26:23.810865
- Title: Assessing and Verifying Task Utility in LLM-Powered Applications
- Title(参考訳): LLMアプリケーションにおけるタスクユーティリティの評価と検証
- Authors: Negar Arabzadeh, Siging Huo, Nikhil Mehta, Qinqyun Wu, Chi Wang, Ahmed Awadallah, Charles L. A. Clarke, Julia Kiseleva,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、エージェント間のコラボレーションを促進し、人間の日常的なタスクを支援するアプリケーションの増加につながっている。
このことは、特にアプリケーションの機能とエンドユーザのニーズの整合性を確保することによって、LLMベースのアプリケーションのユーティリティを検証する必要性を強調している。
AgentEvalは,アプリケーション固有の目的に合わせた一連の基準を自動提案することで,ユーティリティ検証プロセスを簡素化する新しいフレームワークである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.41607905656699
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid development of Large Language Models (LLMs) has led to a surge in applications that facilitate collaboration among multiple agents, assisting humans in their daily tasks. However, a significant gap remains in assessing to what extent LLM-powered applications genuinely enhance user experience and task execution efficiency. This highlights the need to verify utility of LLM-powered applications, particularly by ensuring alignment between the application's functionality and end-user needs. We introduce AgentEval, a novel framework designed to simplify the utility verification process by automatically proposing a set of criteria tailored to the unique purpose of any given application. This allows for a comprehensive assessment, quantifying the utility of an application against the suggested criteria. We present a comprehensive analysis of the effectiveness and robustness of AgentEval for two open source datasets including Math Problem solving and ALFWorld House-hold related tasks. For reproducibility purposes, we make the data, code and all the logs publicly available at https://bit.ly/3w3yKcS .
- Abstract(参考訳): LLM(Large Language Models)の急速な開発は、複数のエージェント間のコラボレーションを促進し、人間の日常的な作業を支援するアプリケーションの増加につながっている。
しかし、LDMを利用したアプリケーションが実際のユーザエクスペリエンスとタスク実行効率をどの程度向上させるかを評価する上で、大きなギャップが残っている。
このことは、特にアプリケーションの機能とエンドユーザのニーズの整合性を確保することによって、LLMベースのアプリケーションのユーティリティを検証する必要性を強調している。
AgentEvalは,アプリケーション固有の目的に合わせた一連の基準を自動提案することで,ユーティリティ検証プロセスを簡素化する新しいフレームワークである。
これにより、提案された基準に対してアプリケーションの実用性を定量化する、包括的な評価が可能になる。
本稿では,AgentEval の有効性とロバスト性について,Math Problemsolving や ALFWorld House-hold 関連タスクを含む2つのオープンソースデータセットに対して包括的な解析を行った。
再現性のために、データ、コード、すべてのログをhttps://bit.ly/3w3yKcSで公開しています。
関連論文リスト
- GTA: A Benchmark for General Tool Agents [32.443456248222695]
229個の実世界のタスクと実行可能なツールチェーンを設計し、主要な大言語モデル(LLM)を評価する。
GPT-4 はタスクの 50% 以下であり,ほとんどの LLM は 25% 以下である。
この評価は、現実シナリオにおける現在のLLMのツール利用能力のボトルネックを明らかにし、汎用ツールエージェントを前進させるための今後の方向性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T17:50:09Z) - Benchmarking Open-Source Language Models for Efficient Question Answering in Industrial Applications [0.0]
大規模言語モデル (LLM) は質問応答 (QA) のようなタスクにおいて顕著な機能を示した。
本稿では,オープンソース LLM とオープンソースでない LLM を比較し,質問応答の課題について総合的なベンチマーク研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T17:11:51Z) - Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More? [54.667202878390526]
長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。
実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。
以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T00:28:58Z) - AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool-Assisted Knowledge Retrieval [93.96463520716759]
大言語モデル(LLM)エージェントは、外部のツールや知識を活用して精度を高め、幻覚を減らすという印象的な能力を示した。
本稿では、LLMエージェントを最適化して提供するツールを効果的に利用し、与えられたタスク/ドメインの性能を向上させる新しいフレームワークであるAvaTaRを紹介する。
AvaTaRは、4つの課題にまたがる最先端のアプローチを一貫して上回り、新規事例に適用した場合に強力な一般化能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T04:20:02Z) - Towards better Human-Agent Alignment: Assessing Task Utility in
LLM-Powered Applications [37.047117782796064]
AgentEvalはユーティリティ検証プロセスをシンプルにするために設計されたフレームワークである。
本稿では,量子化器の研究の堅牢性について包括的に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T08:46:15Z) - T-RAG: Lessons from the LLM Trenches [7.545277950323593]
アプリケーションエリアは、民間企業文書に対する質問応答です。
Retrieval-Augmented Generationは、LLMベースのアプリケーションを構築するための最も顕著なフレームワークである。
Tree-RAG (T-RAG) と呼ばれるシステムは、エンティティ階層を表現するためにツリー構造を使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T08:45:08Z) - Small LLMs Are Weak Tool Learners: A Multi-LLM Agent [73.54562551341454]
大規模言語モデル(LLM)エージェントはスタンドアロンのLLMの機能を大幅に拡張する。
本稿では、上記の機能をプランナー、呼び出し元、要約器に分解する新しい手法を提案する。
このモジュール化されたフレームワークは、個々の更新と、それぞれの機能を構築するための小さなLLMの潜在的な使用を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-14T16:17:07Z) - TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [85.3879908356586]
タスク自動化における大規模言語モデルの能力を評価するためにTaskBenchを導入します。
高品質な評価データセットを生成するために,ツールグラフの概念を導入する。
また,タスク分解,ツールの実行,パラメータ予測など,さまざまな側面からLCMの能力を評価するためのTaskEvalを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T18:02:44Z) - The Shifted and The Overlooked: A Task-oriented Investigation of
User-GPT Interactions [114.67699010359637]
実際のユーザクエリの大規模なコレクションをGPTに解析する。
ユーザインタラクションでは'設計'や'計画'といったタスクが一般的だが,従来のNLPベンチマークとは大きく異なる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T02:12:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。