論文の概要: Lessons from the Trenches on Reproducible Evaluation of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14782v2
• Date: Wed, 29 May 2024 17:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 11:43:58.587817
• Title: Lessons from the Trenches on Reproducible Evaluation of Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルの再現性評価に関するトレンチからの教訓
• Authors: Stella Biderman, Hailey Schoelkopf, Lintang Sutawika, Leo Gao, Jonathan Tow, Baber Abbasi, Alham Fikri Aji, Pawan Sasanka Ammanamanchi, Sidney Black, Jordan Clive, Anthony DiPofi, Julen Etxaniz, Benjamin Fattori, Jessica Zosa Forde, Charles Foster, Jeffrey Hsu, Mimansa Jaiswal, Wilson Y. Lee, Haonan Li, Charles Lovering, Niklas Muennighoff, Ellie Pavlick, Jason Phang, Aviya Skowron, Samson Tan, Xiangru Tang, Kevin A. Wang, Genta Indra Winata, François Yvon, Andy Zou,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルの評価を3年間経験し,研究者に指導とレッスンを提供してきた。 本稿では,言語モデルの独立性,再現性,評価を行うオープンソースライブラリであるLanguage Model Evaluation Harness(lm-eval)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.522749986793094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Effective evaluation of language models remains an open challenge in NLP. Researchers and engineers face methodological issues such as the sensitivity of models to evaluation setup, difficulty of proper comparisons across methods, and the lack of reproducibility and transparency. In this paper we draw on three years of experience in evaluating large language models to provide guidance and lessons for researchers. First, we provide an overview of common challenges faced in language model evaluation. Second, we delineate best practices for addressing or lessening the impact of these challenges on research. Third, we present the Language Model Evaluation Harness (lm-eval): an open source library for independent, reproducible, and extensible evaluation of language models that seeks to address these issues. We describe the features of the library as well as case studies in which the library has been used to alleviate these methodological concerns.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの効果的な評価は、NLPでは未解決の課題である。 研究者やエンジニアは、評価設定に対するモデルの感度、メソッド間の適切な比較の難しさ、再現性と透明性の欠如など、方法論上の問題に直面している。 本稿では,大規模言語モデルの評価を3年間経験し,研究者に指導と授業を提供する。 まず,言語モデル評価において直面する共通課題について概説する。 第2に、これらの課題が研究に与える影響に対処または軽減するためのベストプラクティスを述べます。 第三に、言語モデル評価ハーネス(lm-eval:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model Evaluation Harness:Language Model 本稿では,これらの方法論的懸念を和らげるために,図書館の特徴と,図書館を利用した事例研究について述べる。

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