論文の概要: One Thousand and One Pairs: A "novel" challenge for long-context language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16264v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 15:09:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:25.149756
• Title: One Thousand and One Pairs: A "novel" challenge for long-context language models
• Title（参考訳）: One Thousand and One Pairs: 長文言語モデルにおける"ノーベル"な挑戦
• Authors: Marzena Karpinska, Katherine Thai, Kyle Lo, Tanya Goyal, Mohit Iyyer,
• Abstract要約: NoChaは、67冊の架空の書籍に関する1,001対の真偽の主張のデータセットである。 当社のアノテータは、NoChaにおけるペアの最大シェアは、本全体に対するグローバルな推論を必要としていることを確認しています。 平均的なモデルでは、文レベルの検索しか必要としないペアの方が、グローバルな推論よりもはるかに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.60667988954638
• License:
• Abstract: Synthetic long-context LLM benchmarks (e.g., "needle-in-the-haystack") test only surface-level retrieval capabilities, but how well can long-context LLMs retrieve, synthesize, and reason over information across book-length inputs? We address this question by creating NoCha, a dataset of 1,001 minimally different pairs of true and false claims about 67 recently-published English fictional books, written by human readers of those books. In contrast to existing long-context benchmarks, our annotators confirm that the largest share of pairs in NoCha require global reasoning over the entire book to verify. Our experiments show that while human readers easily perform this task, it is enormously challenging for all ten long-context LLMs that we evaluate: no open-weight model performs above random chance (despite their strong performance on synthetic benchmarks), while GPT-4o achieves the highest accuracy at 55.8%. Further analysis reveals that (1) on average, models perform much better on pairs that require only sentence-level retrieval vs. global reasoning; (2) model-generated explanations for their decisions are often inaccurate even for correctly-labeled claims; and (3) models perform substantially worse on speculative fiction books that contain extensive world-building. The methodology proposed in NoCha allows for the evolution of the benchmark dataset and the easy analysis of future models.
• Abstract（参考訳）: 合成長文LLMベンチマーク(例えば、"needle-in-the-haystack")は、表面レベルの検索機能のみをテストするが、長文LLMは、ブック長入力を介して情報を検索、合成、理性的にどの程度の精度で取得できるのか? 我々は、最近出版された67冊の英小説に関する1,001組の真実と虚偽の主張のデータセットであるNoChaを作成することで、この問題に対処する。 既存の長期コンテキストベンチマークとは対照的に、私たちのアノテータは、NoChaにおけるペアの最大シェアは、本全体に対するグローバルな推論を必要としていることを確認しています。 GPT-4oは55.8%と高い精度で達成されているのに対し、オープンウェイトモデルでは(合成ベンチマークでの強い性能にもかかわらず)ランダムな確率以上は実行されない。 さらに分析した結果,(1)文レベルの検索とグローバルな推論のみを必要とするペアにおいて,モデルがより優れていること,(2)正しいラベル付きクレームであっても,モデル生成による判断が不正確であること,(3)広範囲なワールドビルディングを含む推測的フィクションブックにおいて,モデルが著しく悪化すること,などが明らかになった。 NoChaで提案された方法論は、ベンチマークデータセットの進化と将来のモデルの容易な分析を可能にする。

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