論文の概要: SpecTool: A Benchmark for Characterizing Errors in Tool-Use LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13547v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 18:56:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:34.029035
• Title: SpecTool: A Benchmark for Characterizing Errors in Tool-Use LLMs
• Title（参考訳）: SpecTool: ツール使用LLMのエラーを識別するためのベンチマーク
• Authors: Shirley Kokane, Ming Zhu, Tulika Awalgaonkar, Jianguo Zhang, Thai Hoang, Akshara Prabhakar, Zuxin Liu, Tian Lan, Liangwei Yang, Juntao Tan, Rithesh Murthy, Weiran Yao, Zhiwei Liu, Juan Carlos Niebles, Huan Wang, Shelby Heinecke, Caiming Xiong, Silivo Savarese,
• Abstract要約: SpecToolは、ツール使用タスクのLLM出力のエラーパターンを特定するための新しいベンチマークである。 もっとも顕著なLCMでも,これらの誤りパターンが出力に現れることを示す。 SPECTOOLの分析と洞察を使って、エラー軽減戦略をガイドすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.79172008184415
• License:
• Abstract: Evaluating the output of Large Language Models (LLMs) is one of the most critical aspects of building a performant compound AI system. Since the output from LLMs propagate to downstream steps, identifying LLM errors is crucial to system performance. A common task for LLMs in AI systems is tool use. While there are several benchmark environments for evaluating LLMs on this task, they typically only give a success rate without any explanation of the failure cases. To solve this problem, we introduce SpecTool, a new benchmark to identify error patterns in LLM output on tool-use tasks. Our benchmark data set comprises of queries from diverse environments that can be used to test for the presence of seven newly characterized error patterns. Using SPECTOOL , we show that even the most prominent LLMs exhibit these error patterns in their outputs. Researchers can use the analysis and insights from SPECTOOL to guide their error mitigation strategies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出力を評価することは、高性能複合AIシステムを構築する上で最も重要な側面の1つである。 LLMからの出力は下流のステップに伝播するため、LLMエラーの特定はシステム性能に不可欠である。 AIシステムにおけるLLMの一般的なタスクは、ツールの使用である。 このタスクでは、LSMを評価するためのベンチマーク環境がいくつか存在するが、通常は障害ケースの説明なしに、成功率のみを与える。 この問題を解決するために、ツール使用タスクにおけるLLM出力のエラーパターンを識別する新しいベンチマークであるSpecToolを導入する。 ベンチマークデータセットは,新たに特徴付けられた7つのエラーパターンの有無をテストするために利用可能な,多様な環境からのクエリで構成されている。 SPECTOOLを用いて、最も著名なLCMでもこれらのエラーパターンが出力に現れることを示す。 SPECTOOLの分析と洞察を使って、エラー軽減戦略をガイドすることができる。

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