Fugu-MT 論文翻訳(概要): xFinder: Robust and Pinpoint Answer Extraction for Large Language Models

論文の概要: xFinder: Robust and Pinpoint Answer Extraction for Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11874v2
Date: Thu, 23 May 2024 07:00:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 12:57:52.080106
Title: xFinder: Robust and Pinpoint Answer Extraction for Large Language Models
Title（参考訳）: xFinder: 大規模言語モデルのためのロバストおよびピンポイントアンサー抽出
Authors: Qingchen Yu, Zifan Zheng, Shichao Song, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Bo Tang, Ding Chen,
Abstract要約: キー応答抽出に特化して設計されたモデルであるxFinderを提案する。 5億のパラメータしか持たない最小の xFinder モデルでは平均解解抽出精度が93.42% であることを示す。対照的に、最高の評価フレームワークにおけるRegExの精度は74.38%である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.22621553566816
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The continuous advancement of large language models (LLMs) has brought increasing attention to the critical issue of developing fair and reliable methods for evaluating their performance. Particularly, the emergence of subjective or non-subjective cheating phenomena, such as test set leakage and prompt format overfitting, poses significant challenges to the reliable evaluation of LLMs. Since evaluation frameworks often utilize Regular Expression (RegEx) for answer extraction, some models may adjust their responses to comply with specific formats that are easily extractable by RegEx. Nevertheless, the key answer extraction module based on RegEx frequently suffers from extraction errors. This paper conducts a comprehensive analysis of the entire LLM evaluation chain, demonstrating that optimizing the key answer extraction module can improve extraction accuracy, reduce LLMs' reliance on specific answer formats, and enhance the reliability of LLM evaluation. To address these issues, we propose xFinder, a model specifically designed for key answer extraction. As part of this process, we create a specialized dataset, the Key Answer Finder (KAF) dataset, to ensure effective model training and evaluation. Through generalization testing and evaluation in real-world scenarios, the results demonstrate that the smallest xFinder model with only 500 million parameters achieves an average answer extraction accuracy of 93.42%. In contrast, RegEx accuracy in the best evaluation framework is 74.38%. xFinder exhibits stronger robustness and higher accuracy compared to existing evaluation frameworks.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の継続的な進歩は、その性能を評価するための公平で信頼性の高い手法を開発するという重要な問題に注意を向けている。特に、テストセットのリークやプロンプトフォーマットのオーバーフィットといった主観的または非客観的な不正現象の出現は、LCMの信頼性評価に重大な課題をもたらす。評価フレームワークは、回答抽出に正規表現(RegEx)を利用することが多いため、RegExによって容易に抽出できる特定のフォーマットに適合するように応答を調整するモデルもある。それにもかかわらず、RegExに基づくキー回答抽出モジュールは、しばしば抽出エラーに悩まされる。本稿では,LLM評価チェーン全体の包括的解析を行い,鍵解答抽出モジュールの最適化により抽出精度が向上し,LLMが特定の解答形式に依存することが低減され,LLM評価の信頼性が向上することが実証された。これらの問題に対処するために、キー回答抽出に特化して設計されたモデルであるxFinderを提案する。このプロセスの一環として、効率的なモデルトレーニングと評価を保証するために、特別なデータセットであるKey Answer Finder (KAF)データセットを作成します。実世界のシナリオにおける一般化テストと評価により、5億のパラメータしか持たない最小のxFinderモデルが平均解解抽出精度93.42%を達成することを示した。対照的に、最高の評価フレームワークにおけるRegExの精度は74.38%である。 xFinderは、既存の評価フレームワークと比較して、強い堅牢性と高い精度を示している。

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