論文の概要: E-Bench: Towards Evaluating the Ease-of-Use of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10950v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 14:08:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 19:52:39.162928
• Title: E-Bench: Towards Evaluating the Ease-of-Use of Large Language Models
• Title（参考訳）: E-Bench: 大規模言語モデルの使いやすさ評価に向けて
• Authors: Zhenyu Zhang, Bingguang Hao, Jinpeng Li, Zekai Zhang, Dongyan Zhao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はプロンプトに敏感であり、別の同義語表現やタイプミスはモデルに対して予期せぬ結果をもたらす可能性がある。 我々は,LLMの使いやすさを評価し,実際の使用状況をシミュレートしたE-Benchを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.763745375790933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most large language models (LLMs) are sensitive to prompts, and another synonymous expression or a typo may lead to unexpected results for the model. Composing an optimal prompt for a specific demand lacks theoretical support and relies entirely on human experimentation, which poses a considerable obstacle to popularizing generative artificial intelligence. However, there is no systematic analysis of the stability of LLMs in resisting prompt perturbations in real-world scenarios. In this work, we propose to evaluate the ease-of-use of LLMs and construct E-Bench, simulating the actual situation of human use from synonymous perturbation (including paraphrasing, simplification, and colloquialism) and typographical perturbation (such as typing). On this basis, we also discuss the combination of these two types of perturbation and analyze the main reasons for performance degradation. Experimental results indicate that with the increase of model size, although the ease-of-use are significantly improved, there is still a long way to go to build a sufficiently user-friendly model.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの大きな言語モデル(LLM)はプロンプトに敏感であり、別の同義語やタイプミスはモデルに対して予期せぬ結果をもたらす可能性がある。 特定の需要に対して最適なプロンプトを構成することは理論的支援に欠けており、人間の実験に完全に依存しているため、生成的人工知能の普及にかなりの障害が生じる。 しかし、現実のシナリオにおける急激な摂動に抵抗するLLMの安定性の体系的解析は存在しない。 本研究では, LLMの使いやすさを評価し, E-Benchを構築することを提案し, 同義語摂動(パラフレージング, 単純化, 口語主義など)とタイポグラフィ的摂動(タイピングなど)から人的使用の実態をシミュレーションした。 また, この2種類の摂動の組み合わせについて考察し, 性能劣化の主な原因を考察する。 実験の結果、モデルのサイズが大きくなるにつれて、使いやすさは大幅に改善されているものの、十分なユーザフレンドリーなモデルを構築するにはまだまだ長い道のりがあることがわかった。

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