論文の概要: 100 instances is all you need: predicting the success of a new LLM on unseen data by testing on a few instances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03563v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 14:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 20:15:17.187952
• Title: 100 instances is all you need: predicting the success of a new LLM on unseen data by testing on a few instances
• Title（参考訳）: 少数のインスタンスでテストすることで、目に見えないデータで新しいLLMの成功を予測する。
• Authors: Lorenzo Pacchiardi, Lucy G. Cheke, José Hernández-Orallo,
• Abstract要約: 従来試験されていたLCMの評価結果を用いて,新たなLCMの性能予測に必要な評価回数を削減する。 既存の推論データセットの集合であるHELM-LiteとKidsOfReasoningについて実証的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.783547185760007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the performance of LLMs on individual task instances is essential to ensure their reliability in high-stakes applications. To do so, a possibility is to evaluate the considered LLM on a set of task instances and train an assessor to predict its performance based on features of the instances. However, this approach requires evaluating each new LLM on a sufficiently large set of task instances to train an assessor specific to it. In this work, we leverage the evaluation results of previously tested LLMs to reduce the number of evaluations required to predict the performance of a new LLM. In practice, we propose to test the new LLM on a small set of reference instances and train a generic assessor which predicts the performance of the LLM on an instance based on the performance of the former on the reference set and features of the instance of interest. We conduct empirical studies on HELM-Lite and KindsOfReasoning, a collection of existing reasoning datasets that we introduce, where we evaluate all instruction-fine-tuned OpenAI models until the January 2024 version of GPT4. When predicting performance on instances with the same distribution as those used to train the generic assessor, we find this achieves performance comparable to the LLM-specific assessors trained on the full set of instances. Additionally, we find that randomly selecting the reference instances performs as well as some advanced selection methods we tested. For out of distribution, however, no clear winner emerges and the overall performance is worse, suggesting that the inherent predictability of LLMs is low.
• Abstract（参考訳）: 個々のタスクインスタンス上でのLCMの性能予測は、高いスループットのアプリケーションにおける信頼性を保証するために不可欠である。 そのために、タスクインスタンスのセット上で検討されたLCMを評価し、アセスメントをトレーニングして、インスタンスの特徴に基づいてそのパフォーマンスを予測することが可能になる。 しかし、このアプローチでは、各新しいLCMを十分に大きなタスクインスタンス上で評価し、それに特化した評価器をトレーニングする必要がある。 本研究では,従来のLLMの評価結果を利用して,新しいLLMの性能予測に必要な評価回数を削減する。 そこで,本研究では,少数の参照インスタンスに対して新しいLCMを試験し,参照セットの性能と興味のあるインスタンスの特徴に基づいて,インスタンス上でのLCMの性能を予測する汎用評価器を訓練することを提案する。 我々は,既存の推論データセットであるHELM-LiteとKidsOfReasoningについて実証的研究を行い,2024年1月のGPT4まで,命令を微調整したOpenAIモデルを評価した。 ジェネリックアセスタのトレーニングに使用されたのと同じ分布を持つインスタンスのパフォーマンスを予測すると、フルセットのインスタンスでトレーニングされたLLM固有のアセスタに匹敵するパフォーマンスが得られる。 さらに、参照インスタンスをランダムに選択するだけでなく、テストしたいくつかの高度な選択方法も実行します。 しかし、分布外においては、明確な勝者が出現せず、全体的な性能が悪くなり、LLMの固有の予測可能性が低いことが示唆される。

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