論文の概要: DARG: Dynamic Evaluation of Large Language Models via Adaptive Reasoning Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17271v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 04:27:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 15:41:13.209708
• Title: DARG: Dynamic Evaluation of Large Language Models via Adaptive Reasoning Graph
• Title（参考訳）: DARG:適応推論グラフによる大規模言語モデルの動的評価
• Authors: Zhehao Zhang, Jiaao Chen, Diyi Yang,
• Abstract要約: 本稿では,適応推論グラフ展開(DARG)によるLCMの動的評価を導入し,複雑性と多様性を制御した現在のベンチマークを動的に拡張する。 具体的には、まず現在のベンチマークでデータポイントの推論グラフを抽出し、それから推論グラフを摂動させて新しいテストデータを生成する。 このような新しく生成されたテストサンプルは、元のベンチマークと同様の言語的多様性を維持しながら、複雑さのレベルが異なる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.79413606968814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The current paradigm of evaluating Large Language Models (LLMs) through static benchmarks comes with significant limitations, such as vulnerability to data contamination and a lack of adaptability to the evolving capabilities of LLMs. Therefore, evaluation methods that can adapt and generate evaluation data with controlled complexity are urgently needed. In this work, we introduce Dynamic Evaluation of LLMs via Adaptive Reasoning Graph Evolvement (DARG) to dynamically extend current benchmarks with controlled complexity and diversity. Specifically, we first extract the reasoning graphs of data points in current benchmarks and then perturb the reasoning graphs to generate novel testing data. Such newly generated test samples can have different levels of complexity while maintaining linguistic diversity similar to the original benchmarks. We further use a code-augmented LLM to ensure the label correctness of newly generated data. We apply our DARG framework to diverse reasoning tasks in four domains with 15 state-of-the-art LLMs. Experimental results show that almost all LLMs experience a performance decrease with increased complexity and certain LLMs exhibit significant drops. Additionally, we find that LLMs exhibit more biases when being evaluated via the data generated by DARG with higher complexity levels. These observations provide useful insights into how to dynamically and adaptively evaluate LLMs. The code is available at https://github.com/SALT-NLP/DARG.
• Abstract（参考訳）: 静的ベンチマークによるLLM(Large Language Models)の評価の現在のパラダイムには、データ汚染の脆弱性やLLMの進化する機能への適応性の欠如など、大きな制限がある。 したがって、制御された複雑さで評価データを適応し、生成できる評価方法が緊急に必要となる。 本稿では,適応推論グラフ展開(DARG)によるLCMの動的評価を導入し,複雑性と多様性を制御した現在のベンチマークを動的に拡張する。 具体的には、まず、現在のベンチマークでデータポイントの推論グラフを抽出し、その後、推論グラフを摂動させて新しいテストデータを生成する。 このような新しく生成されたテストサンプルは、元のベンチマークと同様の言語的多様性を維持しながら、複雑さのレベルが異なる可能性がある。 新たに生成したデータのラベルの正確性を保証するため,コード拡張LDMも使用する。 我々はDARGフレームワークを15の最先端LLMを持つ4つの領域における多種多様な推論タスクに適用する。 実験の結果, ほぼすべてのLSMは複雑性が増すにつれて性能が低下し, 特定のLSMは顕著な低下を示した。 さらに, DARG が生成したデータを用いて計算すると, LLM のバイアスが大きくなることが判明した。 これらの観察は、LSMを動的かつ適応的に評価する方法に関する有用な洞察を提供する。 コードはhttps://github.com/SALT-NLP/DARGで公開されている。

関連論文リスト

• Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation [43.630437906898635]
  Invar-RAGと呼ばれる2段階ファインチューニングアーキテクチャを提案する。 検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合してLLMベースの検索器を構築する。 生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:25:37Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• BERGEN: A Benchmarking Library for Retrieval-Augmented Generation [26.158785168036662]
  Retrieval-Augmented Generationは、外部知識による大規模言語モデルの拡張を可能にする。 一貫性のないベンチマークは、アプローチを比較し、パイプライン内の各コンポーネントの影響を理解する上で大きな課題となる。 本研究では,RAGを体系的に評価するための基礎となるベストプラクティスと,RAG実験を標準化した再現可能な研究用ライブラリであるBERGENについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T09:09:27Z)
• Raising the Bar: Investigating the Values of Large Language Models via Generative Evolving Testing [39.93490432227601]
  大きな言語モデル(LLM)は大きなブレークスルーを達成したが、生成された非倫理的コンテンツは潜在的なリスクをもたらしている。 LLMの価値アライメントを測定することは、その規制と責任あるデプロイメントにとって不可欠である。 本稿では,LLMの根底にある道徳的基盤を動的に探索する新しい生成的進化テスト手法であるGAAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T11:51:00Z)
• Evaluating the Factuality of Large Language Models using Large-Scale Knowledge Graphs [30.179703001666173]
  大規模言語モデル(LLM)にとって、ファクチュアリティの問題は重要な問題である 我々は,かなり大きなテストデータセットを用いて,LLMの性能を評価するためにGraphEvalを提案する。 テストデータセットは、高価な人的努力なしで1000万以上の事実を持つ大規模な知識グラフから取得される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T06:01:17Z)
• Benchmark Self-Evolving: A Multi-Agent Framework for Dynamic LLM Evaluation [51.99752147380505]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を動的に評価するベンチマーク自己進化フレームワークを提案する。 マルチエージェントシステムを用いて、元のインスタンスのコンテキストや質問を操作し、信頼性の高い新しいインスタンスをフレーミングする。 我々のフレームワークは、異なるモデル間の性能の相違を拡大し、様々なタスクで同じモデル内で性能の相違を拡大します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T03:40:06Z)
• Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning [79.32236399694077]
  トレーニングセットの低品質データは、通常、チューニングのチューニングに有害である。 我々は「反射チューニング」と呼ばれる新しい手法を提案する。 このアプローチでは、オラクルLSMを使用して、データ内の命令や応答の質を検査し、向上することで、元のトレーニングデータをリサイクルする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T05:13:47Z)
• DyVal: Dynamic Evaluation of Large Language Models for Reasoning Tasks [112.66827096358857]
  大規模言語モデル(LLM)の動的評価のためのプロトコルであるDyValを紹介する。 この枠組みに基づき、有向非巡回グラフの構造的利点を活用してグラフインフォームドDyValを構築する。 Flan-T5-large から GPT-3.5-Turbo および GPT-4 まで様々な LLM の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T12:04:14Z)
• MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.30753425449056]
  本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。 各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。 ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。 品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T01:41:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。