論文の概要: LongGenbench: Benchmarking Long-Form Generation in Long Context LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02076v3
- Date: Wed, 11 Sep 2024 16:35:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 19:48:16.826196
- Title: LongGenbench: Benchmarking Long-Form Generation in Long Context LLMs
- Title（参考訳）: LongGenbench:Long Context LLMにおけるロングフォーム生成のベンチマーク
- Authors: Yuhao Wu, Ming Shan Hee, Zhiqing Hu, Roy Ka-Wei Lee,
- Abstract要約: 長文言語モデル (LM) はしばしば "Needle-in-a-Haystack" (NIAH) テストを用いて評価される。
我々は、生成した長文シーケンス内の特定の事象を識別するモデルの能力をテストする、新しい長文評価ベンチマーク、LongGenbenchを導入した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4965596747053
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The abilities of long-context language models (LMs) are often evaluated using the "Needle-in-a-Haystack" (NIAH) test, which comprises tasks designed to assess a model's ability to identify specific information ("needle") within large text sequences ("haystack"). While these benchmarks measure how well models understand long-context input sequences, they do not effectively gauge the quality of long-form text generation--a critical aspect for applications such as design proposals and creative writing. To address this gap, we have introduced a new long-form text evaluation benchmark, LongGenbench, which tests models' ability to identify specific events within generated long text sequences. In this benchmark, we prompt long-context LMs to create long-form text that must include particular events or constraints and evaluate their ability to incorporate these elements. We evaluated ten long-context LMs across four distinct scenarios, three types of prompt instructions, and two different generation-length settings (16K and 32K). Although these models perform well on NIAH benchmarks, none demonstrated satisfactory performance on the LongGenbench, raising concerns about their ability to generate coherent long-form text that follows instructions. Additionally, as the length of the generated text increases, all models exhibit a significant drop in performance.
- Abstract（参考訳）: 長文言語モデル(LM)の能力は「Needle-in-a-Haystack」(NIAH)テストを用いて評価されることが多い。
これらのベンチマークは、モデルがいかに長文入力シーケンスをよく理解しているかを測定するが、長文テキスト生成の質を効果的に評価することは、設計提案や創造的記述のようなアプリケーションにとって重要な側面である。
このギャップに対処するため、私たちはLongGenbenchという新しい長文評価ベンチマークを導入しました。
本ベンチマークでは,長文LMに対して,特定のイベントや制約を含む長文を生成するように促し,それらの要素を組み込む能力を評価する。
我々は,4つのシナリオ,3種類のプロンプト命令,2つの世代長設定(16K,32K)にまたがる10種類の長文LMを評価した。
これらのモデルはNIAHベンチマークでよく機能するが、LongGenbenchで満足なパフォーマンスを示すものはなく、命令に従う一貫性のある長文を生成する能力に関する懸念が持ち上がった。
さらに、生成されたテキストの長さが大きくなると、すべてのモデルのパフォーマンスが大幅に低下する。
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