論文の概要: Are We Done with MMLU?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04127v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 14:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:30:04.836884
• Title: Are We Done with MMLU?
• Title（参考訳）: MMLUでやれるか?
• Authors: Aryo Pradipta Gema, Joshua Ong Jun Leang, Giwon Hong, Alessio Devoto, Alberto Carlo Maria Mancino, Rohit Saxena, Xuanli He, Yu Zhao, Xiaotang Du, Mohammad Reza Ghasemi Madani, Claire Barale, Robert McHardy, Joshua Harris, Jean Kaddour, Emile van Krieken, Pasquale Minervini,
• Abstract要約: 我々は、人気のあるMassive Multitask Language Understandingベンチマークでエラーを特定し、分析する。 例えば、Virologyサブセットで分析された質問の57%にエラーが含まれていることがわかった。 MMLU-Reduxは,30名のMMLU被験者を対象に,手動で書き直した3000の質問のサブセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.740187299563473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Maybe not. We identify and analyse errors in the popular Massive Multitask Language Understanding (MMLU) benchmark. Even though MMLU is widely adopted, our analysis demonstrates numerous ground truth errors that obscure the true capabilities of LLMs. For example, we find that 57% of the analysed questions in the Virology subset contain errors. To address this issue, we introduce a comprehensive framework for identifying dataset errors using a novel error taxonomy. Then, we create MMLU-Redux, which is a subset of 3,000 manually re-annotated questions across 30 MMLU subjects. Using MMLU-Redux, we demonstrate significant discrepancies with the model performance metrics that were originally reported. Our results strongly advocate for revising MMLU's error-ridden questions to enhance its future utility and reliability as a benchmark. Therefore, we open up MMLU-Redux for additional annotation https://huggingface.co/datasets/edinburgh-dawg/mmlu-redux.
• Abstract（参考訳）: たぶん違う。 我々は,MMLU(Massive Multitask Language Understanding)ベンチマークにおいて,誤りを特定し解析する。 MMLUは広く採用されているが,本研究では,LLMの真の性能を隠蔽する基礎的真理誤差を多数示している。 例えば、Virologyサブセットで分析された質問の57%にエラーが含まれていることがわかった。 この問題に対処するために、新しいエラー分類法を用いてデータセットエラーを識別する包括的なフレームワークを導入する。 MMLU-Reduxは,30名のMMLU被験者を対象に,手動で書き直した3000の質問のサブセットである。 MMLU-Reduxを用いて、当初報告されたモデル性能指標と大きな相違点を示す。 本結果は,MMLUの今後の実用性と信頼性をベンチマークとして向上する上で,誤りを犯した質問の修正を強く主張するものである。 したがって、追加アノテーション https://huggingface.co/datasets/edinburgh-dawg/mmlu-redux に対して MMLU-Redux を開きます。

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