論文の概要: Beyond Metrics: A Critical Analysis of the Variability in Large Language Model Evaluation Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21072v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 03:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 19:35:32.264309
- Title: Beyond Metrics: A Critical Analysis of the Variability in Large Language Model Evaluation Frameworks
- Title(参考訳): Beyond Metrics: 大規模言語モデル評価フレームワークにおける変数の批判的分析
- Authors: Marco AF Pimentel, Clément Christophe, Tathagata Raha, Prateek Munjal, Praveen K Kanithi, Shadab Khan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は進化を続けており、堅牢で標準化された評価ベンチマークの必要性が最重要である。
さまざまなフレームワークがこの分野への注目すべき貢献として現れ、包括的な評価テストとベンチマークを提供している。
本稿では,これらの評価手法の探索と批判的分析を行い,その強度,限界,および自然言語処理における最先端の進展に対する影響について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.773596042872403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As large language models (LLMs) continue to evolve, the need for robust and standardized evaluation benchmarks becomes paramount. Evaluating the performance of these models is a complex challenge that requires careful consideration of various linguistic tasks, model architectures, and benchmarking methodologies. In recent years, various frameworks have emerged as noteworthy contributions to the field, offering comprehensive evaluation tests and benchmarks for assessing the capabilities of LLMs across diverse domains. This paper provides an exploration and critical analysis of some of these evaluation methodologies, shedding light on their strengths, limitations, and impact on advancing the state-of-the-art in natural language processing.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)が進化を続けるにつれ、堅牢で標準化された評価ベンチマークの必要性が最重要となる。
これらのモデルの性能を評価することは、様々な言語的タスク、モデルアーキテクチャ、ベンチマーク手法を慎重に検討する必要がある複雑な課題である。
近年、様々なフレームワークがこの分野への注目すべき貢献として現れており、様々な領域にわたるLSMの能力を評価するための総合的な評価テストとベンチマークを提供している。
本稿では,これらの評価手法の探索と批判的分析を行い,その強度,限界,および自然言語処理における最先端の進展に対する影響について述べる。
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