論文の概要: Revisiting Benchmark and Assessment: An Agent-based Exploratory Dynamic Evaluation Framework for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11507v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 10:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:31.550800
• Title: Revisiting Benchmark and Assessment: An Agent-based Exploratory Dynamic Evaluation Framework for LLMs
• Title（参考訳）: ベンチマークと評価を再考する: LLMのためのエージェントベースの探索的動的評価フレームワーク
• Authors: Wanying Wang, Zeyu Ma, Pengfei Liu, Mingang Chen,
• Abstract要約: 従来のQAベンチマークを、より柔軟な"戦略基準"フォーマットに拡張するBenchmark+と、インタラクションプロセスを強化するAccess+という2つの概念を紹介します。 本研究では,これらの概念を検索の強化と強化学習を通じて実装するTestAgentというエージェントベース評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.72874725703848
• License:
• Abstract: While various vertical domain large language models (LLMs) have been developed, the challenge of automatically evaluating their performance across different domains remains significant. Current benchmark-based evaluation methods exhibit rigid, aimless interactions and rely on pre-collected static datasets that are costly to build, inflexible across domains, and misaligned with practical user needs. To address this issue, we revisit the evaluation components and introduce two concepts: Benchmark+, which extends traditional question-answer benchmark into a more flexible "strategy-criterion" format; and Assessment+, which enhances the interaction process, enabling deeper exploration and supporting both quantitative metrics and qualitative insights. These concepts capture the nuanced behaviors of LLMs through richer, multi-turn interactions. We propose an agent-based evaluation framework called TestAgent, which implements these concepts through retrieval augmented generation and reinforcement learning. Experiments on tasks ranging from constructing vertical domain evaluation to activating existing benchmarks demonstrate the effectiveness of TestAgent across various scenarios. We believe this work offers an interesting perspective on automatic evaluation for LLMs.
• Abstract（参考訳）: 様々な垂直領域大言語モデル (LLM) が開発されているが、異なる領域間でパフォーマンスを自動評価する難しさは依然として大きい。 現在のベンチマークベースの評価手法では、厳密で目的のないインタラクションを示し、ビルドにコストがかかり、ドメイン間で柔軟性がなく、実用的なユーザニーズに不適合な、事前にコンパイルされた静的データセットに依存しています。 従来のQAベンチマークをよりフレキシブルな"戦略基準"フォーマットに拡張するBenchmark+と、インタラクションプロセスを強化し、定量的メトリクスと定性的な洞察の両方をより深く探求し支援するAccess+です。 これらの概念はよりリッチでマルチターンな相互作用を通じてLLMのニュアンスな振る舞いを捉えている。 本研究では,これらの概念を検索の強化と強化学習を通じて実装するTestAgentというエージェントベース評価フレームワークを提案する。 垂直領域評価の構築から既存のベンチマークの実行に至るまでのタスクの実験は、さまざまなシナリオでTestAgentの有効性を実証している。 我々は,本研究がLLMの自動評価に関する興味深い視点を提供すると考えている。

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