論文の概要: ExpressivityArena: Can LLMs Express Information Implicitly?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08010v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 18:35:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:52.999209
• Title: ExpressivityArena: Can LLMs Express Information Implicitly?
• Title（参考訳）: ExpressivityArena: LLMs Express Information は有効か?
• Authors: Joshua Tint, Som Sagar, Aditya Taparia, Kelly Raines, Bimsara Pathiraja, Caleb Liu, Ransalu Senanayake,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は特定の次元において顕著な性能を示した。 人間の効果的なコミュニケーションに使用する暗黙の言語的手がかりを表現できる能力は、いまだに不明である。 本稿では,LLMの暗黙的通信能力を測定するPythonライブラリであるExpressivityArenaについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.93216512770653
• License:
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in certain dimensions, their ability to express implicit language cues that human use for effective communication remains unclear. This paper presents ExpressivityArena, a Python library for measuring the implicit communication abilities of LLMs. We provide a comprehensive framework to evaluate expressivity of arbitrary LLMs and explore its practical implications. To this end, we refine the definition and measurements of ``expressivity,'' and use our framework in a set of small experiments. These experiments test LLMs in creative and logical tasks such as poetry, coding, and emotion-based responses. They are then evaluated by an automated grader, through ExpressivityArena, which we verify to be the most pragmatic for testing expressivity. Building on these experiments, we deepen our understanding of the expressivity of LLMs by assessing their ability to remain expressive in conversations. Our findings indicate that LLMs are capable of generating and understanding expressive content, however, with some limitations. These insights will inform the future development and deployment of expressive LLMs. We provide the code for ExpressivityArena alongside our paper.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は特定の次元において顕著な性能を示してきたが、人間の効果的なコミュニケーションに使用する暗黙の言語キューを表現する能力はいまだに不明である。 本稿では,LLMの暗黙的通信能力を測定するPythonライブラリであるExpressivityArenaについて述べる。 任意のLLMの表現性を評価し,その実践的意義を探求する包括的枠組みを提供する。 この目的のために、我々は「表現率」の定義と測定を洗練し、我々のフレームワークを一連の小さな実験で活用する。 これらの実験は、詩、コーディング、感情に基づく応答などの創造的で論理的なタスクにおいてLLMをテストする。 次に、ExpressivityArenaを通じて、自動グレーダによって評価され、表現性をテストする上で最も実用的であることを確認します。 これらの実験に基づいて,会話における表現力を維持する能力を評価することにより,LLMの表現力の理解を深める。 以上の結果から, LLMは表現的コンテンツを生成, 理解する能力を有することが示唆された。 これらの知見は、表現力のあるLLMの開発と展開を後押しする。 論文とともにExpressivityArenaのコードを提供しています。

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