論文の概要: Analyzing Probabilistic Methods for Evaluating Agent Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16125v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 14:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 05:36:51.234943
• Title: Analyzing Probabilistic Methods for Evaluating Agent Capabilities
• Title（参考訳）: エージェント能力評価のための確率的手法の解析
• Authors: Axel Højmark, Govind Pimpale, Arjun Panickssery, Marius Hobbhahn, Jérémy Scheurer,
• Abstract要約: 本稿では,AIエージェントが与えられたタスクを完了した確率をよりよく推定することを目的とした2つの手法を提案する。 マイルストーン法はタスクをサブタスクに分解し、全体の成功率推定を改善する。 専門家のベスト・オブ・N法は、モデルの独立したパフォーマンスのプロキシとして人間のガイダンスを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: To mitigate risks from AI systems, we need to assess their capabilities accurately. This is especially difficult in cases where capabilities are only rarely displayed. Phuong et al. propose two methods that aim to obtain better estimates of the probability of an AI agent successfully completing a given task. The milestone method decomposes tasks into subtasks, aiming to improve overall success rate estimation, while the expert best-of-N method leverages human guidance as a proxy for the model's independent performance. Our analysis of these methods as Monte Carlo estimators reveals that while both effectively reduce variance compared to naive Monte Carlo sampling, they also introduce bias. Experimental results demonstrate that the milestone method underestimates true solve rates for many real-world tasks due to its constraining assumptions. The expert best-of-N method exhibits even more severe underestimation across all tasks, attributed to an inherently flawed re-weighting factor. To enhance the accuracy of capability estimates of AI agents on difficult tasks, we suggest future work should leverage the rich literature on Monte Carlo Estimators.
• Abstract（参考訳）: AIシステムからのリスクを軽減するためには、その能力を正確に評価する必要があります。 これは、稀にしか表示されない場合に特に困難である。 Phuongらは、与えられたタスクを完了したAIエージェントの確率をよりよく推定することを目的とした2つの方法を提案する。 マイルストーン法はタスクをサブタスクに分解し、全体の成功率の推定を改善する。 これらの手法をモンテカルロ推定器として解析したところ、両者ともモンテカルロサンプリングに比べて分散を効果的に減少させるが、バイアスももたらされることが判明した。 実験結果から,本手法は実世界の多くの課題に対する真解率を過小評価する。 専門家のベスト・オブ・N法は、本質的に欠陥のある再重み付け因子に起因する全てのタスクに対してさらに深刻な過小評価を示す。 困難なタスクにおけるAIエージェントの能力推定の精度を高めるため、今後の研究はモンテカルロ推定器の豊富な文献を活用するべきであると提案する。

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