論文の概要: ShortcutsBench: A Large-Scale Real-world Benchmark for API-based Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00132v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 08:45:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 06:20:13.812090
- Title: ShortcutsBench: A Large-Scale Real-world Benchmark for API-based Agents
- Title（参考訳）: ShortcutsBench: APIベースのエージェントのための大規模実世界のベンチマーク
- Authors: Haiyang Shen, Yue Li, Desong Meng, Dongqi Cai, Sheng Qi, Li Zhang, Mengwei Xu, Yun Ma,
- Abstract要約: 我々は、APIベースのエージェントの包括的な評価のための大規模なベンチマークであるtextscShortcutsBenchを紹介する。
textscShortcutsBenchには、Apple Inc.のオペレーティングシステムから多くの真のAPIが含まれている。
評価の結果,APIの選択やパラメータの充足,システムやユーザからの必要な情報要求など,複雑なクエリを扱う上での重大な制限が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.166156709980112
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in integrating large language models (LLMs) with application programming interfaces (APIs) have gained significant interest in both academia and industry. These API-based agents, leveraging the strong autonomy and planning capabilities of LLMs, can efficiently solve problems requiring multi-step actions. However, their ability to handle multi-dimensional difficulty levels, diverse task types, and real-world demands through APIs remains unknown. In this paper, we introduce \textsc{ShortcutsBench}, a large-scale benchmark for the comprehensive evaluation of API-based agents in solving tasks with varying levels of difficulty, diverse task types, and real-world demands. \textsc{ShortcutsBench} includes a wealth of real APIs from Apple Inc.'s operating systems, refined user queries from shortcuts, human-annotated high-quality action sequences from shortcut developers, and accurate parameter filling values about primitive parameter types, enum parameter types, outputs from previous actions, and parameters that need to request necessary information from the system or user. Our extensive evaluation of agents built with $5$ leading open-source (size >= 57B) and $4$ closed-source LLMs (e.g. Gemini-1.5-Pro and GPT-3.5) reveals significant limitations in handling complex queries related to API selection, parameter filling, and requesting necessary information from systems and users. These findings highlight the challenges that API-based agents face in effectively fulfilling real and complex user queries. All datasets, code, and experimental results will be available at \url{https://github.com/eachsheep/shortcutsbench}.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とアプリケーションプログラミングインターフェース(API)の統合の最近の進歩は、アカデミックと産業の両方において大きな関心を集めている。
これらのAPIベースのエージェントは、LSMの強力な自律性と計画能力を活用し、マルチステップアクションを必要とする問題を効率的に解決することができる。
しかし、多次元の難易度、多様なタスクタイプ、APIによる実世界の要求を処理する能力は、まだ不明である。
本稿では, タスクの難易度, タスクタイプ, 実世界の要求に応じて, API ベースのエージェントを包括的に評価するための大規模ベンチマークである \textsc{ShortcutsBench} を紹介する。
関連スポンサーコンテンツ \textsc{ShortcutsBench} には、Apple Inc. のオペレーティングシステムからの豊富な実API、ショートカットからの洗練されたユーザクエリ、ショートカット開発者からの人間のアノテーションによる高品質なアクションシーケンス、プリミティブパラメータタイプ、エヌムパラメータタイプ、以前のアクションからの出力、システムやユーザから必要な情報を要求するパラメータに関する正確なパラメータが含まれている。
5ドルのオープンソース(サイズ >=57B)と4ドルのクローズドソースLCM(例:Gemini-1.5-ProとGPT-3.5)で構築されたエージェントの広範な評価は、APIの選択、パラメータフィリング、システムやユーザからの必要な情報要求に関する複雑なクエリの処理において、重大な制限を明らかにします。
これらの発見は、実際の複雑なユーザクエリを効果的に実行する上で、APIベースのエージェントが直面する課題を浮き彫りにする。
すべてのデータセット、コード、実験結果は、 \url{https://github.com/eachsheep/shortcutsbench}で確認できる。
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