論文の概要: Evaluating Large Language Models on Spatial Tasks: A Multi-Task Benchmarking Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14438v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 13:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 12:58:09.295748
• Title: Evaluating Large Language Models on Spatial Tasks: A Multi-Task Benchmarking Study
• Title（参考訳）: 空間課題における大規模言語モデルの評価:マルチタスクベンチマークによる検討
• Authors: Liuchang Xu, Shuo Zhao, Qingming Lin, Luyao Chen, Qianqian Luo, Sensen Wu, Xinyue Ye, Hailin Feng, Zhenhong Du,
• Abstract要約: 本研究では,新しいマルチタスク空間評価データセットを提案する。 データセットは、空間的理解と経路計画を含む12の異なるタスクタイプを含む。 この研究は、特定のタスクにおけるモデルパフォーマンスに対する迅速な戦略の影響を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.80612909282198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of large language models such as ChatGPT, Gemini, and others has underscored the importance of evaluating their diverse capabilities, ranging from natural language understanding to code generation. However, their performance on spatial tasks has not been comprehensively assessed. This study addresses this gap by introducing a novel multi-task spatial evaluation dataset, designed to systematically explore and compare the performance of several advanced models on spatial tasks. The dataset encompasses twelve distinct task types, including spatial understanding and path planning, each with verified, accurate answers. We evaluated multiple models, including OpenAI's gpt-3.5-turbo, gpt-4o, and ZhipuAI's glm-4, through a two-phase testing approach. Initially, we conducted zero-shot testing, followed by categorizing the dataset by difficulty and performing prompt tuning tests. Results indicate that gpt-4o achieved the highest overall accuracy in the first phase, with an average of 71.3%. Although moonshot-v1-8k slightly underperformed overall, it surpassed gpt-4o in place name recognition tasks. The study also highlights the impact of prompt strategies on model performance in specific tasks. For example, the Chain-of-Thought (COT) strategy increased gpt-4o's accuracy in path planning from 12.4% to 87.5%, while a one-shot strategy enhanced moonshot-v1-8k's accuracy in mapping tasks from 10.1% to 76.3%.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデルの出現は、自然言語理解からコード生成まで、さまざまな能力を評価することの重要性を強調している。 しかし,空間的課題におけるそれらの性能は包括的に評価されていない。 本研究では,空間的タスクにおけるいくつかの高度なモデルの性能を体系的に探索し,比較するために設計された,新しいマルチタスク空間評価データセットを導入することで,このギャップに対処する。 データセットは、空間的理解と経路計画を含む12の異なるタスクタイプを含み、それぞれが検証された正確な答えを持っている。 2相試験により,OpenAIのgpt-3.5-turbo,gpt-4o,ZhipuAIのglm-4を含む複数のモデルを評価した。 最初はゼロショットテストを行い、続いてデータセットを難易度で分類し、迅速なチューニングテストを実行しました。 結果,gpt-4oは第1相において平均71.3%の総合的精度を示した。 ムーンショット-v1-8kは全体的に若干性能が劣ったが、地名認識タスクではgpt-4oを上回った。 調査はまた、特定のタスクにおけるモデルパフォーマンスに対する迅速な戦略の影響を強調している。 例えば、Chain-of-Thought(COT)戦略では、経路計画におけるgpt-4oの精度が12.4%から87.5%に向上し、一方、1ショット戦略では、マッピングタスクにおけるv1-8kの精度が10.1%から76.3%に向上した。

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