論文の概要: NeedleBench: Can LLMs Do Retrieval and Reasoning in 1 Million Context Window?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11963v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 17:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 13:43:56.095593
• Title: NeedleBench: Can LLMs Do Retrieval and Reasoning in 1 Million Context Window?
• Title（参考訳）: NeedleBench: LLMは100万のコンテキストウィンドウで検索と推論ができるか?
• Authors: Mo Li, Songyang Zhang, Yunxin Liu, Kai Chen,
• Abstract要約: NeedleBenchは、バイリンガルの長期コンテキスト能力を評価するための、徐々に難しいタスクからなるフレームワークである。 私たちはこのフレームワークを使って、主要なオープンソースモデルがその疑問に関連する重要な情報をどの程度正確に特定できるかを評価する。 本稿では,実世界の長文タスクに現れる可能性の高い論理的推論課題の複雑さを模倣するAncestral Trace Challengeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.64593022203498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In evaluating the long-context capabilities of large language models (LLMs), identifying content relevant to a user's query from original long documents is a crucial prerequisite for any LLM to answer questions based on long text. We present NeedleBench, a framework consisting of a series of progressively more challenging tasks for assessing bilingual long-context capabilities, spanning multiple length intervals (4k, 8k, 32k, 128k, 200k, 1000k, and beyond) and different depth ranges, allowing the strategic insertion of critical data points in different text depth zones to rigorously test the retrieval and reasoning capabilities of models in diverse contexts. We use the NeedleBench framework to assess how well the leading open-source models can identify key information relevant to the question and apply that information to reasoning in bilingual long texts. Furthermore, we propose the Ancestral Trace Challenge (ATC) to mimic the complexity of logical reasoning challenges that are likely to be present in real-world long-context tasks, providing a simple method for evaluating LLMs in dealing with complex long-context situations. Our results suggest that current LLMs have significant room for improvement in practical long-context applications, as they struggle with the complexity of logical reasoning challenges that are likely to be present in real-world long-context tasks. All codes and resources are available at OpenCompass: https://github.com/open-compass/opencompass.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の長文機能を評価する際には, ユーザのクエリに関連する内容を元の長文文書から識別することが, 長文に基づく質問に答える上で重要な前提条件である。 NeedleBenchは、複数の長さ間隔(4k, 8k, 32k, 18k, 200k, 1000kなど)と異なる深度範囲にまたがる、バイリンガルな長期コンテキスト能力を評価するための、より困難な一連のタスクからなるフレームワークである。 NeedleBenchフレームワークを使用して、主要なオープンソースモデルが質問に関連する重要な情報をどの程度正確に識別し、その情報をバイリンガル長文の推論に適用できるかを評価する。 さらに,現実の長コンテキストタスクに現れるであろう論理的推論課題の複雑さを模倣するAncestral Trace Challenge (ATC)を提案する。 この結果から,現在のLLMは実世界の長コンテキストタスクに現れるであろう論理的推論課題の複雑さに悩まされているため,実用的長期コンテキストアプリケーションにおいて大きな改善の余地があることが示唆された。 すべてのコードとリソースはOpenCompassで利用可能である。

関連論文リスト

• Retrieval or Global Context Understanding? On Many-Shot In-Context Learning for Long-Context Evaluation [10.500629810624769]
  マルチショットインコンテキスト学習(ICL)による長文言語モデルの評価について検討する。 ICLタスクが必要とするスキルを特定し、それらに対するモデルの長期コンテキスト能力を調べる。 我々は、LCLMの検索機能とグローバルコンテキスト理解機能を別々に特徴付けるために、新しいマルチショットICLベンチマークMANYICLBENCHを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T17:00:59Z)
• LLM$\times$MapReduce: Simplified Long-Sequence Processing using Large Language Models [73.13933847198395]
  本稿では,文書理解を包括的に行うための分割・対数戦略を利用して,長文処理のための学習自由フレームワークを提案する。 提案された LLM$times$MapReduce フレームワークは、ドキュメント全体を LLM が読み取るためにいくつかのチャンクに分割し、中間回答を集約して最終的な出力を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T03:13:44Z)
• DetectiveQA: Evaluating Long-Context Reasoning on Detective Novels [89.51834016940153]
  本稿では,100K以上の平均コンテキスト長を持つナラティブ推論ベンチマークであるTectiveQAを紹介する。 探偵小説をデータソースとして使用し、様々な理由付け要素を自然に持っている。 私たちは中国語で600の質問を手動で注釈付けし、文脈情報と質問の英語版も提供しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T06:28:22Z)
• Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More? [54.667202878390526]
  長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。 実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。 以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T00:28:58Z)
• Ada-LEval: Evaluating long-context LLMs with length-adaptable benchmarks [76.43527940649939]
  大規模言語モデル(LLM)の長文理解を評価するベンチマークであるAda-LEvalを紹介する。 Ada-LEvalにはTSortとBestAnswerという2つの挑戦的なサブセットが含まれている。 Ada-LEvalを用いた4つの最先端クローズドソースAPIモデルと6つのオープンソースモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T17:30:48Z)
• XL$^2$Bench: A Benchmark for Extremely Long Context Understanding with Long-range Dependencies [45.31042312867939]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著なパフォーマンスを示しているが、その小さなコンテキストウィンドウサイズによって制約されている。 最大200Kの入力トークンに対応するために、コンテキストウィンドウを拡張するための様々な取り組みが提案されている。 XL$2$Bench という,長距離依存によるコンテキスト理解のためのベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T12:29:07Z)
• LooGLE: Can Long-Context Language Models Understand Long Contexts? [46.143956498529796]
  LooGLEは、大規模言語モデルの長いコンテキスト理解のためのベンチマークである。 2022年以降に比較的新しい文書が登場し、1ドキュメントあたり24,000以上のトークンと、さまざまな領域にまたがる6,000の新たな質問が提供されている。 LooGLEにおける8つの最先端LCMの評価から,重要な所見が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T01:45:37Z)
• BAMBOO: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Long Text Modeling Capacities of Large Language Models [141.21603469555225]
  大規模言語モデル(LLM)は、通常の長さのNLPタスクよりも劇的な熟練を実現している。 マルチタスク長コンテキストベンチマークであるBAMBOOを提案する。 5つの異なる長いテキスト理解タスクから10のデータセットで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T11:36:15Z)
• LongBench: A Bilingual, Multitask Benchmark for Long Context Understanding [58.20031627237889]
  LongBenchは、コンテキスト理解のための最初のバイリンガルでマルチタスクのベンチマークである。 英語と中国語の6つのタスクカテゴリにまたがる21のデータセットで構成され、平均的な長さは6,711語(英語)と13,386文字(中国語)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T11:53:40Z)

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。