論文の概要: Active Evaluation Acquisition for Efficient LLM Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05952v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 12:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:00:27.526655
• Title: Active Evaluation Acquisition for Efficient LLM Benchmarking
• Title（参考訳）: 効率的なLCMベンチマークのための能動的評価取得
• Authors: Yang Li, Jie Ma, Miguel Ballesteros, Yassine Benajiba, Graham Horwood,
• Abstract要約: 学習ポリシを用いて,各ベンチマークからサンプルのサブセットを選択することにより,評価効率を向上させる戦略を検討する。 提案手法は,テスト例間の依存関係をモデル化し,残りの例に対する評価結果の正確な予測を可能にする。 実験の結果,提案手法は必要な評価プロンプトの数を大幅に削減することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.85604491151409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become increasingly versatile, numerous large scale benchmarks have been developed to thoroughly assess their capabilities. These benchmarks typically consist of diverse datasets and prompts to evaluate different aspects of LLM performance. However, comprehensive evaluations on hundreds or thousands of prompts incur tremendous costs in terms of computation, money, and time. In this work, we investigate strategies to improve evaluation efficiency by selecting a subset of examples from each benchmark using a learned policy. Our approach models the dependencies across test examples, allowing accurate prediction of the evaluation outcomes for the remaining examples based on the outcomes of the selected ones. Consequently, we only need to acquire the actual evaluation outcomes for the selected subset. We rigorously explore various subset selection policies and introduce a novel RL-based policy that leverages the captured dependencies. Empirical results demonstrate that our approach significantly reduces the number of evaluation prompts required while maintaining accurate performance estimates compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がますます多用途化されていくにつれて、その能力を徹底的に評価するために多数の大規模ベンチマークが開発されている。 これらのベンチマークは、典型的には多様なデータセットから成り、LLMのパフォーマンスの異なる側面を評価するよう促す。 しかし、数百から数千のプロンプトに対する包括的な評価は、計算、お金、時間といった面で非常にコストがかかる。 本研究では,各ベンチマークからサンプルのサブセットを学習ポリシーを用いて選択することで,評価効率を向上させる方法を検討する。 提案手法は,テスト例間の依存関係をモデル化し,選択した例の結果に基づいて,残りの例に対する評価結果の正確な予測を可能にする。 その結果、選択したサブセットの実際の評価結果を取得する必要がある。 我々は、様々なサブセット選択ポリシーを厳格に検討し、キャプチャーされた依存関係を活用する新しいRLベースのポリシーを導入する。 実験の結果,提案手法は従来の手法と比較して精度の高い性能評価を維持しつつ,必要な評価プロンプトの数を大幅に削減することが示された。

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