論文の概要: On the Workflows and Smells of Leaderboard Operations (LBOps): An Exploratory Study of Foundation Model Leaderboards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04065v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 17:12:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 17:14:12.617568
• Title: On the Workflows and Smells of Leaderboard Operations (LBOps): An Exploratory Study of Foundation Model Leaderboards
• Title（参考訳）: リーダーボード運用(LBOps)のワークフローとスメルについて : 基礎モデルリーダーボードの探索的研究
• Authors: Zhimin Zhao, Abdul Ali Bangash, Filipe Roseiro Côgo, Bram Adams, Ahmed E. Hassan,
• Abstract要約: 本研究は、これらのFMリーダーボードが現実世界のシナリオでどのように動作するかを理解することに焦点を当てる("clainboard operations")。 5つのユニークなワークフローパターンを特定し、FMリーダーボード内で必要不可欠なコンポーネントとその相互作用を概説するドメインモデルを構築します。 次に、LBOpsで8種類のリーダーボードの匂いを識別します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.99718417371013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models (FM), such as large language models (LLMs), which are large-scale machine learning (ML) models, have demonstrated remarkable adaptability in various downstream software engineering (SE) tasks, such as code completion, code understanding, and software development. As a result, FM leaderboards, especially those hosted on cloud platforms, have become essential tools for SE teams to compare and select the best third-party FMs for their specific products and purposes. However, the lack of standardized guidelines for FM evaluation and comparison threatens the transparency of FM leaderboards and limits stakeholders' ability to perform effective FM selection. As a first step towards addressing this challenge, our research focuses on understanding how these FM leaderboards operate in real-world scenarios ("leaderboard operations") and identifying potential leaderboard pitfalls and areas for improvement ("leaderboard smells"). In this regard, we perform a multivocal literature review to collect up to 721 FM leaderboards, after which we examine their documentation and engage in direct communication with leaderboard operators to understand their workflow patterns. Using card sorting and negotiated agreement, we identify 5 unique workflow patterns and develop a domain model that outlines the essential components and their interaction within FM leaderboards. We then identify 8 unique types of leaderboard smells in LBOps. By mitigating these smells, SE teams can improve transparency, accountability, and collaboration in current LBOps practices, fostering a more robust and responsible ecosystem for FM comparison and selection.
• Abstract（参考訳）: 大規模機械学習(ML)モデルである大規模言語モデル(LLM)のような基礎モデル(FM)は、コード補完、コード理解、ソフトウェア開発など、様々な下流ソフトウェア工学(SE)タスクにおいて顕著な適応性を示している。 その結果、FMリーダーボード、特にクラウドプラットフォームにホストされているものは、SEチームが特定の製品や目的のために、最高のサードパーティ製のFMを比較、選択するための必須のツールになっています。 しかし、FM評価と比較のための標準化されたガイドラインの欠如は、FMリーダーボードの透明性を脅かし、効果的にFM選択を行うステークホルダーの能力を制限している。 この課題に対処する第一歩として、我々の研究は、FMリーダーボードが現実世界のシナリオ(リーダーボード操作)でどのように機能するかを理解し、潜在的なリーダーボードの落とし穴と改善のための領域(リーダーボード臭い)を特定することに焦点を当てています。 本稿では,最大721個のFMリーダボードを収集する多言語文献レビューを実施し,その上で,それらのドキュメントを調査し,そのワークフローパターンを理解するために,リーダボードオペレータと直接コミュニケーションを行う。 カードソートと交渉された合意を用いて、5つのユニークなワークフローパターンを特定し、FMリーダーボード内で必要不可欠なコンポーネントとその相互作用を概説するドメインモデルを開発する。 次に、LBOpsで8種類のリーダーボードの匂いを識別します。 これらの臭いを和らげることで、SEチームは現在のLBOpsプラクティスにおける透明性、説明責任、コラボレーションを改善し、FM比較と選択のためのより堅牢で責任あるエコシステムを育むことができる。

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