Fugu-MT 論文翻訳(概要): LongGenBench: Benchmarking Long-Form Generation in Long Context LLMs

論文の概要: LongGenBench: Benchmarking Long-Form Generation in Long Context LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02076v4
Date: Sun, 15 Sep 2024 13:40:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 22:38:20.260026
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: ロングフォームテキスト生成は、設計提案やクリエイティブな文章作成といったアプリケーションには不可欠である。新しいロングフォームテキスト評価ベンチマークであるLongGenBenchは、生成されたロングテキストシーケンス内の特定のイベントを識別するモデルの能力をテストする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4965596747053
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In evaluating the long-context capabilities of large language models (LLMs), benchmarks such as "Needle-in-a-Haystack" (NIAH), Ruler, and Needlebench are commonly used. 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）: 大規模言語モデル(LLM)の長期コンテキスト能力を評価する際には、"Needle-in-a-Haystack" (NIAH)、Reducer、Needlebenchなどのベンチマークが一般的に使用される。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で満足できる性能は示さず、命令に従う一貫性のある長文を生成する能力に懸念を抱いた。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。

関連論文リスト

LongGenBench: Long-context Generation Benchmark [20.531098579781162]
ロングコンテキスト生成(Long-context generation)とは、コヒーレントで文脈的に正確なテキストを生成する言語モデルの能力である。我々は、カスタマイズされた生成コンテキスト長の柔軟な構成を可能にする合成ベンチマークであるLongGenBenchを紹介した。 LongGenBenchは、従来のベンチマークを超えて、質問のフォーマットを再設計し、一貫性のある1つの長文の回答を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-05T15:33:25Z)
HelloBench: Evaluating Long Text Generation Capabilities of Large Language Models [89.28591263741973]
長文生成における大規模言語モデルの性能を評価するために,階層長文生成ベンチマーク(HelloBench)を導入する。 HelloBenchはブルームの分類に基づいて、長いテキスト生成タスクをオープンエンドQA、要約、チャット、テキスト補完、テキスト生成の5つのサブタスクに分類する。また,人的評価に要する時間と労力を大幅に削減する人的評価手法である階層的長文評価(HelloEval)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-24T15:38:11Z)
LongLaMP: A Benchmark for Personalized Long-form Text Generation [87.41296912519992]
長文言語モデルパーソナライゼーション(LongLaMP)ベンチマークを開発した。 LongLaMPはパーソナライズされた長文生成のための包括的で多様な評価フレームワークを提供する。その結果、多種多様な長文生成タスクにおけるパーソナライズの重要性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T01:52:05Z)
Leave No Document Behind: Benchmarking Long-Context LLMs with Extended Multi-Doc QA [71.04146366608904]
長いコンテキストモデリング能力は広く注目を集めており、超コンテキストウィンドウを持つLarge Language Models (LLMs) の出現につながっている。拡張多文書質問応答(QA)によって現実的なシナリオに整合する新しい長文ベンチマークであるLoongを提案する。 Loong氏は、Spotlight Locating, Comparison, Clustering, Chain of Reasoningという、コンテキスト長の4つのタスクを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-25T09:42:56Z)
Long Context Alignment with Short Instructions and Synthesized Positions [56.1267385315404]
本稿では,ステップスキッピングアライメント(SkipAlign)を紹介する。これは、Large Language Models(LLMs)の長期コンテキスト機能を強化するために設計された新しい技術である。ベースモデルとアライメントデータセットを慎重に選択することで、SkipAlignは6Bパラメータだけで最高のパフォーマンスを実現し、LongBenchのGPT-3.5-Turbo-16Kのような強力なベースラインに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-07T01:56:22Z)
RULER: What's the Real Context Size of Your Long-Context Language Models? [23.220973811374225]
我々は、長文言語モデル(LM)を評価するための新しいベンチマークを作成する。我々はRULERにおける13のタスクを含む17の長文LMを評価した。ほぼ全てのモデルは、コンテキスト長が増加するにつれて大きなパフォーマンス低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-09T23:41:27Z)
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)
NovelQA: Benchmarking Question Answering on Documents Exceeding 200K Tokens [63.7488938083696]
NovelQAは拡張テキストによる大規模言語モデルの能力をテストするために設計されたベンチマークである。本稿では,ノベルQAの設計と構築について述べる。 NovelQAにおけるLong-context LLMの評価により,モデルの性能に関する重要な知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:32:32Z)
LOT: A Benchmark for Evaluating Chinese Long Text Understanding and Generation [49.57366550980932]
ロングテキストモデリングは、長距離コモンセンスや談話関係のモデリングのような多くの機能を必要とする。中国語長文モデリング評価のための2つの理解と2つの世代タスクを含むベンチマークであるLOTを提案する。我々は、最大10億のパラメータを持つLongLMという、エンコーダ-デコーダ中国の長文事前学習モデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-30T02:38:32Z)

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。