論文の概要: ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Usage?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12851v4
• Date: Wed, 26 Feb 2025 09:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.165962
• Title: ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Usage?
• Title（参考訳）: ACEBench: ツール使用でマッチポイントを勝ち取るのは誰か?
• Authors: Chen Chen, Xinlong Hao, Weiwen Liu, Xu Huang, Xingshan Zeng, Shuai Yu, Dexun Li, Shuai Wang, Weinan Gan, Yuefeng Huang, Wulong Liu, Xinzhi Wang, Defu Lian, Baoqun Yin, Yasheng Wang, Wu Liu,
• Abstract要約: ACEBenchは、Large Language Models (LLMs)におけるツールの使用状況を評価するための包括的なベンチマークである。 データを評価方法論に基づく3つの主要なタイプに分類する。 これは、異なるデータタイプにわたるエラー原因をよりきめ細かい検査を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.54159348899891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant potential in decision-making and reasoning, particularly when integrated with various tools to effectively solve complex problems. However, existing benchmarks for evaluating LLMs' tool usage face several limitations: (1) limited evaluation scenarios, often lacking assessments in real multi-turn dialogue contexts; (2) narrow evaluation dimensions, with insufficient detailed assessments of how LLMs use tools; and (3) reliance on LLMs or real API executions for evaluation, which introduces significant overhead. To address these challenges, we introduce ACEBench, a comprehensive benchmark for assessing tool usage in LLMs. ACEBench categorizes data into three primary types based on evaluation methodology: Normal, Special, and Agent. "Normal" evaluates tool usage in basic scenarios; "Special" evaluates tool usage in situations with ambiguous or incomplete instructions; "Agent" evaluates tool usage through multi-agent interactions to simulate real-world, multi-turn dialogues. We conducted extensive experiments using ACEBench, analyzing various LLMs in-depth and providing a more granular examination of error causes across different data types.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は意思決定や推論において大きな可能性を示しており、特に複雑な問題を効果的に解決するために様々なツールと統合されている。 しかし, LLMのツール使用状況を評価するための既存のベンチマークでは, 1) 実際のマルチターン対話環境における評価に欠ける限られた評価シナリオ, (2) LLMのツール使用方法の詳細な評価が不十分な狭い評価次元, 3) 評価のためのLLMや実際のAPI実行への依存,など,いくつかの制限が課されている。 これらの課題に対処するため、LSMのツール使用状況を評価するための総合的なベンチマークであるACEBenchを紹介した。 ACEBenchは、データを評価方法論に基づいて3つの主要なタイプに分類する。 Normal" は基本的なシナリオでツールの使用状況を評価する; "Special" はあいまいな命令や不完全な命令のある状況におけるツールの使用状況を評価する; "Agent" は実世界のマルチターン対話をシミュレートするためのマルチエージェントインタラクションを通じてツールの使用状況を評価する。 我々はACEBenchを用いた広範囲な実験を行い、様々なLSMを詳細に分析し、異なるデータタイプにわたるエラー原因のより詳細な調査を行った。

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