論文の概要: Leave No Document Behind: Benchmarking Long-Context LLMs with Extended Multi-Doc QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17419v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 09:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 14:51:57.519449
• Title: Leave No Document Behind: Benchmarking Long-Context LLMs with Extended Multi-Doc QA
• Title（参考訳）: 文書の背後には残らない - 拡張マルチドキュメントQAによる長期 LLM のベンチマーク
• Authors: Minzheng Wang, Longze Chen, Cheng Fu, Shengyi Liao, Xinghua Zhang, Bingli Wu, Haiyang Yu, Nan Xu, Lei Zhang, Run Luo, Yunshui Li, Min Yang, Fei Huang, Yongbin Li,
• Abstract要約: 長いコンテキストモデリング能力は広く注目を集めており、超コンテキストウィンドウを持つLarge Language Models (LLMs) の出現につながっている。 拡張多文書質問応答(QA)によって現実的なシナリオに整合する新しい長文ベンチマークであるLoongを提案する。 Loong氏は、Spotlight Locating, Comparison, Clustering, Chain of Reasoningという、コンテキスト長の4つのタスクを紹介している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.04146366608904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-context modeling capabilities have garnered widespread attention, leading to the emergence of Large Language Models (LLMs) with ultra-context windows. Meanwhile, benchmarks for evaluating long-context LLMs are gradually catching up. However, existing benchmarks employ irrelevant noise texts to artificially extend the length of test cases, diverging from the real-world scenarios of long-context applications. To bridge this gap, we propose a novel long-context benchmark, Loong, aligning with realistic scenarios through extended multi-document question answering (QA). Unlike typical document QA, in Loong's test cases, each document is relevant to the final answer, ignoring any document will lead to the failure of the answer. Furthermore, Loong introduces four types of tasks with a range of context lengths: Spotlight Locating, Comparison, Clustering, and Chain of Reasoning, to facilitate a more realistic and comprehensive evaluation of long-context understanding. Extensive experiments indicate that existing long-context language models still exhibit considerable potential for enhancement. Retrieval augmented generation (RAG) achieves poor performance, demonstrating that Loong can reliably assess the model's long-context modeling capabilities.
• Abstract（参考訳）: 長いコンテキストモデリング能力は広く注目を集めており、超コンテキストウィンドウを持つLarge Language Models (LLMs) の出現につながっている。 一方、長文LLMの評価のためのベンチマークは徐々に追いつきつつある。 しかし、既存のベンチマークでは、テストケースの長さを人工的に拡張するために無関係なノイズテキストを使用しており、ロングコンテキストアプリケーションの現実のシナリオから逸脱している。 このギャップを埋めるために,拡張多文書質問応答(QA)を通じて現実的なシナリオに整合する,新しい長文ベンチマークであるLoongを提案する。 通常の文書 QA とは異なり、Loong のテストケースでは、各文書は最終回答に関連しており、どんな文書も無視すると答えの失敗につながる。 さらに、Long氏は、より現実的で包括的なロングコンテキスト理解の評価を促進するために、スポットライトの配置、比較、クラスタリング、および推論の連鎖の4種類のタスクを導入している。 大規模な実験は、既存の長文言語モデルが拡張の可能性を秘めていることを示している。 Retrieval augmented generation(RAG)は低パフォーマンスを実現し、Loongがモデルの長期コンテキストモデリング能力を確実に評価できることを実証する。

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