論文の概要: ECBD: Evidence-Centered Benchmark Design for NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08723v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 00:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 21:47:58.736137
• Title: ECBD: Evidence-Centered Benchmark Design for NLP
• Title（参考訳）: ECBD:NLPのエビデンス中心ベンチマーク設計
• Authors: Yu Lu Liu, Su Lin Blodgett, Jackie Chi Kit Cheung, Q. Vera Liao, Alexandra Olteanu, Ziang Xiao,
• Abstract要約: ベンチマーク設計プロセスを5つのモジュールに形式化するフレームワークであるEvidence-Centered Benchmark Design (ECBD)を提案する。 各モジュールは、ベンチマーク設計の選択を記述し、正当化し、サポートする必要がある。 分析の結果,ベンチマークの妥当性を脅かす可能性のあるベンチマーク設計とドキュメントの共通する傾向が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.50252564938417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Benchmarking is seen as critical to assessing progress in NLP. However, creating a benchmark involves many design decisions (e.g., which datasets to include, which metrics to use) that often rely on tacit, untested assumptions about what the benchmark is intended to measure or is actually measuring. There is currently no principled way of analyzing these decisions and how they impact the validity of the benchmark's measurements. To address this gap, we draw on evidence-centered design in educational assessments and propose Evidence-Centered Benchmark Design (ECBD), a framework which formalizes the benchmark design process into five modules. ECBD specifies the role each module plays in helping practitioners collect evidence about capabilities of interest. Specifically, each module requires benchmark designers to describe, justify, and support benchmark design choices -- e.g., clearly specifying the capabilities the benchmark aims to measure or how evidence about those capabilities is collected from model responses. To demonstrate the use of ECBD, we conduct case studies with three benchmarks: BoolQ, SuperGLUE, and HELM. Our analysis reveals common trends in benchmark design and documentation that could threaten the validity of benchmarks' measurements.
• Abstract（参考訳）: ベンチマークはNLPの進捗を評価する上で重要であると考えられている。 しかし、ベンチマークを作成するには多くの設計判断(例えば、どのデータセットを含めるべきか、どのメトリクスを使うか)が伴う。 現在、これらの決定を解析する方法や、それがベンチマークの測定値の妥当性にどのように影響するかは、原則的ではない。 このギャップに対処するために、我々は、教育評価におけるエビデンス中心の設計を描き、ベンチマーク設計プロセスを5つのモジュールに形式化するフレームワークであるEvidence-Centered Benchmark Design (ECBD)を提案する。 ECBDは、各モジュールが実践者が興味のある能力に関する証拠を収集するのを助ける役割を規定する。 具体的には、各モジュールは、ベンチマーク設計者に対して、ベンチマーク設計の選択を記述し、正当化し、サポートする必要がある。 ECBDの使用を実証するために,BoolQ,SuperGLUE,HELMの3つのベンチマークを用いてケーススタディを実施している。 分析の結果,ベンチマークの妥当性を脅かす可能性のあるベンチマーク設計とドキュメントの共通する傾向が明らかになった。

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