論文の概要: Unearthing Skill-Level Insights for Understanding Trade-Offs of Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13826v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 17:27:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:45.358964
• Title: Unearthing Skill-Level Insights for Understanding Trade-Offs of Foundation Models
• Title（参考訳）: ファウンデーションモデルのトレードオフを理解するための未経験のスキルレベル視点
• Authors: Mazda Moayeri, Vidhisha Balachandran, Varun Chandrasekaran, Safoora Yousefi, Thomas Fel, Soheil Feizi, Besmira Nushi, Neel Joshi, Vibhav Vineet,
• Abstract要約: 集約精度を検査する際には、スキルワイドのパフォーマンスが不明確になる。 モデル生成論理を検査することで,任意の評価事例に関連する基礎的スキルを復元する自動手法を提案する。 私たちのスキルスライスとフレームワークは、モデル評価の新しい道を開き、スキル固有の分析を活用して、よりきめ細やかで実用的なモデル機能の理解を解き放ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.467781476005435
• License:
• Abstract: With models getting stronger, evaluations have grown more complex, testing multiple skills in one benchmark and even in the same instance at once. However, skill-wise performance is obscured when inspecting aggregate accuracy, under-utilizing the rich signal modern benchmarks contain. We propose an automatic approach to recover the underlying skills relevant for any evaluation instance, by way of inspecting model-generated rationales. After validating the relevance of rationale-parsed skills and inferring skills for $46$k instances over $12$ benchmarks, we observe many skills to be common across benchmarks, resulting in the curation of hundreds of skill-slices (i.e. sets of instances testing a common skill). Inspecting accuracy over these slices yields novel insights on model trade-offs: e.g., compared to GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet, on average, Gemini 1.5 Pro is $18\%$ more accurate in "computing molar mass", but $19\%$ less accurate in "applying constitutional law", despite the overall accuracies of the three models differing by a mere $0.4\%$. Furthermore, we demonstrate the practical utility of our approach by showing that insights derived from skill slice analysis can generalize to held-out instances: when routing each instance to the model strongest on the relevant skills, we see a $3\%$ accuracy improvement over our $12$ dataset corpus. Our skill-slices and framework open a new avenue in model evaluation, leveraging skill-specific analyses to unlock a more granular and actionable understanding of model capabilities.
• Abstract（参考訳）: モデルがより強くなるにつれて、評価はより複雑になり、1つのベンチマークで、同時に同じインスタンスでも、複数のスキルをテストするようになりました。 しかし、集約精度を検査する際には、リッチな信号現代ベンチマークの活用が不足しているため、スキルワイドのパフォーマンスが不明である。 モデル生成論理を検査することで,任意の評価事例に関連する基礎的スキルを復元する自動手法を提案する。 合理化スキルの妥当性を検証し、12ドルのベンチマークで46ドルのインスタンスでスキルを推測した後、ベンチマーク全体で共通する多くのスキルを観察し、数百のスキルスライス(つまり、一般的なスキルをテストする一連のインスタンス)をキュレーションします。 例えば、GPT-4o や Claude 3.5 Sonnet と比較すると、Gemini 1.5 Pro は「モル質量の計算」において、平均で 18 %$ であるのに対し、19 %$ は「立憲法の適用」において正確ではない。 さらに、我々は、スキルスライス分析から得られた洞察が保留インスタンスに一般化できることを示し、本手法の実用性を示した。 私たちのスキルスライスとフレームワークは、モデル評価の新しい道を開き、スキル固有の分析を活用して、よりきめ細やかで実用的なモデル機能の理解を解き放ちます。

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