論文の概要: BenTo: Benchmark Task Reduction with In-Context Transferability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13804v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:15:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 10:25:36.929831
• Title: BenTo: Benchmark Task Reduction with In-Context Transferability
• Title（参考訳）: BenTo: In-Context Transferabilityによるベンチマークタスクの削減
• Authors: Hongyu Zhao, Ming Li, Lichao Sun, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のベンチマークに使用するタスクを効率的に削減する方法を検討する。 In-context Learning (ICL) による2つのタスク間の伝達可能性を推定する実用的な指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.561978389905434
• License:
• Abstract: Evaluating large language models (LLMs) is costly: it requires the generation and examination of LLM outputs on a large-scale benchmark of various tasks. This paper investigates how to efficiently reduce the tasks used to benchmark LLMs without affecting the evaluation quality. Our study reveals that task transferability and relevance provide critical information to identify the most representative subset of tasks via optimizing a facility location function. We propose a practically efficient metric for estimating the transferability between two tasks via in-context learning (ICL). By analyzing the pairwise transferability, we can reduce tasks in a modern LLM benchmark (e.g., MMLU or FLAN) to 5% while inducing only a <4% difference to the evaluation on the original benchmark. Compared to prior works, our method is training-free, gradient-free, and highly efficient requiring ICL only.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の評価には、様々なタスクの大規模ベンチマークでLLM出力の生成と検証が必要である。 本稿では,LCMのベンチマークに使用するタスクを,評価品質に影響を与えることなく効率的に削減する方法を検討する。 本研究により,タスク伝達可能性と関連性は,施設位置関数を最適化することにより,タスクの最も代表的なサブセットを識別するための重要な情報を提供することが明らかとなった。 In-context Learning (ICL) を用いて, 2つのタスク間の伝達可能性を推定する実用的な指標を提案する。 LLMベンチマーク(例えばMMLUやFLAN)のタスクを5%に削減できるが、元のベンチマークでは4%の差しか生じない。 従来の手法と比較して,本手法はトレーニングフリー,勾配フリー,高効率なICLのみを必要とする。

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