Fugu-MT 論文翻訳(概要): TurtleBench: Evaluating Top Language Models via Real-World Yes/No Puzzles

論文の概要: TurtleBench: Evaluating Top Language Models via Real-World Yes/No Puzzles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05262v1
Date: Mon, 7 Oct 2024 17:58:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 19:57:23.972878
Title: TurtleBench: Evaluating Top Language Models via Real-World Yes/No Puzzles
Title（参考訳）: TurtleBench: 現実世界のYes/No Puzzlesによるトップ言語モデルの評価
Authors: Qingchen Yu, Shichao Song, Ke Fang, Yunfeng Shi, Zifan Zheng, Hanyu Wang, Simin Niu, Zhiyu Li,
Abstract要約: TurtleBenchは、私たちのオンラインTurtle Soup Puzzleプラットフォームから、実際のユーザ推測を収集します。 TurtleBenchには1,532のユーザ推測とアノテーション後の推測の正確性が含まれている。私たちは現在利用可能な最も先進的な言語モデルのうち9つを徹底的に評価しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8839090723566296
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the application of Large Language Models (LLMs) expands, the demand for reliable evaluations increases. Existing LLM evaluation benchmarks primarily rely on static datasets, making it challenging to assess model performance in dynamic interactions with users. Moreover, these benchmarks often depend on specific background knowledge, complicating the measurement of a model's logical reasoning capabilities. Other dynamic evaluation methods based on strong models or manual efforts may introduce biases and incur high costs and time demands, hindering large-scale application. To address these issues, we propose TurtleBench. TurtleBench collects real user guesses from our online Turtle Soup Puzzle platform that we developed. This approach allows for the relatively dynamic generation of evaluation datasets, mitigating the risk of model cheating while aligning assessments more closely with genuine user needs for reasoning capabilities, thus enhancing the reliability of evaluations. TurtleBench includes 1,532 user guesses along with the correctness of guesses after annotation. Using this dataset, we thoroughly evaluated nine of the most advanced LLMs available today. Notably, the OpenAI o1 series models did not achieve leading results in these evaluations. We propose several hypotheses for further research, such as "the latent reasoning of o1 utilizes trivial Chain-of-Thought (CoT) techniques" and "increasing CoT length not only provides reasoning benefits but also incurs noise costs."
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の適用が拡大するにつれて、信頼性の高い評価に対する需要が増大する。既存のLCM評価ベンチマークは主に静的データセットに依存しており、ユーザとの動的インタラクションにおけるモデルパフォーマンスの評価が困難である。さらに、これらのベンチマークは、しばしば特定の背景知識に依存し、モデルの論理的推論能力の測定を複雑にする。強力なモデルや手作業に基づく他の動的評価手法は、バイアスを導入し、高いコストと時間的要求を発生させ、大規模アプリケーションを妨げる可能性がある。これらの問題に対処するため、TurtleBenchを提案する。 TurtleBenchは、私たちが開発したオンラインTurtle Soup Puzzleプラットフォームから、実際のユーザ推測を収集します。このアプローチは、比較的ダイナミックな評価データセットの生成を可能にし、モデルの不正行為のリスクを軽減すると同時に、推論能力に対する真のユーザニーズとより緊密にアセスメントを調整し、評価の信頼性を高める。 TurtleBenchには1,532のユーザ推測とアノテーション後の推測の正確性が含まれている。このデータセットを用いて、現在利用可能な最も先進的なLCMのうち9つを徹底的に評価した。特に、OpenAI o1シリーズはこれらの評価において主要な結果を得ることができなかった。本研究は,「o1の潜在的推論は,自明なChain-of-Thought(CoT)技術を利用する」,「CoT長の増大は推論の利点を提供するだけでなく,ノイズコストを発生させる」など,さらなる研究のための仮説を提案する。

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