論文の概要: MIRAI: Evaluating LLM Agents for Event Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01231v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 12:22:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 21:39:54.725326
• Title: MIRAI: Evaluating LLM Agents for Event Forecasting
• Title（参考訳）: MIRAI:イベント予測のためのLLMエージェントの評価
• Authors: Chenchen Ye, Ziniu Hu, Yihe Deng, Zijie Huang, Mingyu Derek Ma, Yanqiao Zhu, Wei Wang,
• Abstract要約: 我々は,国際イベントの文脈において,LLMエージェントを時間予測器として評価するための新しいベンチマークであるMIRAIを紹介する。 本ベンチマークでは,歴史的,構造化されたイベントやテキストニュース記事の広範なデータベースにアクセスするためのツールを備えたエージェント環境を特徴とする。 まとめると、MIRAIはエージェントの能力を3つの次元で総合的に評価する。1) 大規模グローバルデータベースから重要な情報を自律的にソースし統合すること、2) ドメイン固有のAPIとツール使用のためのライブラリを使ってコードを書くこと、3) 多様なフォーマットや時間から歴史的知識を共同で引き継ぎ、将来的な事象を正確に予測すること。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.524158637977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have empowered LLM agents to autonomously collect world information, over which to conduct reasoning to solve complex problems. Given this capability, increasing interests have been put into employing LLM agents for predicting international events, which can influence decision-making and shape policy development on an international scale. Despite such a growing interest, there is a lack of a rigorous benchmark of LLM agents' forecasting capability and reliability. To address this gap, we introduce MIRAI, a novel benchmark designed to systematically evaluate LLM agents as temporal forecasters in the context of international events. Our benchmark features an agentic environment with tools for accessing an extensive database of historical, structured events and textual news articles. We refine the GDELT event database with careful cleaning and parsing to curate a series of relational prediction tasks with varying forecasting horizons, assessing LLM agents' abilities from short-term to long-term forecasting. We further implement APIs to enable LLM agents to utilize different tools via a code-based interface. In summary, MIRAI comprehensively evaluates the agents' capabilities in three dimensions: 1) autonomously source and integrate critical information from large global databases; 2) write codes using domain-specific APIs and libraries for tool-use; and 3) jointly reason over historical knowledge from diverse formats and time to accurately predict future events. Through comprehensive benchmarking, we aim to establish a reliable framework for assessing the capabilities of LLM agents in forecasting international events, thereby contributing to the development of more accurate and trustworthy models for international relation analysis.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の最近の進歩は、LLMエージェントに世界情報を自律的に収集する権限を与え、複雑な問題を解決するために推論を行う。 この能力を考えると、国際規模の意思決定や政策展開に影響を及ぼす可能性のある国際的事象の予測にLLMエージェントを採用することへの関心が高まっている。 このような関心の高まりにもかかわらず、LLMエージェントの予測能力と信頼性の厳密なベンチマークが欠如している。 このギャップに対処するため、国際イベントの文脈において、LLMエージェントを時間予測器として体系的に評価する新しいベンチマークであるMIRAIを導入する。 本ベンチマークでは,歴史的,構造化されたイベントやテキストニュース記事の広範なデータベースにアクセスするためのツールを備えたエージェント環境を特徴とする。 我々は,GDELTイベントデータベースを精査・解析し,様々な予測地平線で一連の関係予測タスクをキュレートし,LLMエージェントの短期的・長期的予測能力を評価する。 さらに、LLMエージェントがコードベースのインターフェイスを介して異なるツールを利用できるようにAPIを実装しています。 まとめると、MIRAIはエージェントの能力を3次元で総合的に評価する。 1) 大規模グローバルデータベースから重要な情報を自律的に提供し,統合すること。 2) ツール使用のためのドメイン固有のAPIとライブラリを使用してコードを書く。 3) 様々な形式や時間から歴史的知識を総合的に判断し, 今後の出来事を正確に予測する。 総合的なベンチマークを通じて,国際的事象の予測におけるLLMエージェントの能力を評価するための信頼性の高い枠組みを確立することを目指しており,国際関係分析のためのより正確で信頼性の高いモデルの開発に寄与する。

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