論文の概要: SuperGPQA: Scaling LLM Evaluation across 285 Graduate Disciplines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14739v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 17:05:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:51.281780
• Title: SuperGPQA: Scaling LLM Evaluation across 285 Graduate Disciplines
• Title（参考訳）: SuperGPQA:285学年にわたるLSM評価のスケールアップ
• Authors: M-A-P Team, Xinrun Du, Yifan Yao, Kaijing Ma, Bingli Wang, Tianyu Zheng, Kang Zhu, Minghao Liu, Yiming Liang, Xiaolong Jin, Zhenlin Wei, Chujie Zheng, Kaixing Deng, Shuyue Guo, Shian Jia, Sichao Jiang, Yiyan Liao, Rui Li, Qinrui Li, Sirun Li, Yizhi Li, Yunwen Li, Dehua Ma, Yuansheng Ni, Haoran Que, Qiyao Wang, Zhoufutu Wen, Siwei Wu, Tianshun Xing, Ming Xu, Zhenzhu Yang, Zekun Moore Wang, Junting Zhou, Yuelin Bai, Xingyuan Bu, Chenglin Cai, Liang Chen, Yifan Chen, Chengtuo Cheng, Tianhao Cheng, Keyi Ding, Siming Huang, Yun Huang, Yaoru Li, Yizhe Li, Zhaoqun Li, Tianhao Liang, Chengdong Lin, Hongquan Lin, Yinghao Ma, Zhongyuan Peng, Zifan Peng, Qige Qi, Shi Qiu, Xingwei Qu, Yizhou Tan, Zili Wang, Chenqing Wang, Hao Wang, Yiya Wang, Yubo Wang, Jiajun Xu, Kexin Yang, Ruibin Yuan, Yuanhao Yue, Tianyang Zhan, Chun Zhang, Jingyang Zhang, Xiyue Zhang, Xingjian Zhang, Yue Zhang, Yongchi Zhao, Xiangyu Zheng, Chenghua Zhong, Yang Gao, Zhoujun Li, Dayiheng Liu, Qian Liu, Tianyu Liu, Shiwen Ni, Junran Peng, Yujia Qin, Wenbo Su, Guoyin Wang, Shi Wang, Jian Yang, Min Yang, Meng Cao, Xiang Yue, Zhaoxiang Zhang, Wangchunshu Zhou, Jiaheng Liu, Qunshu Lin, Wenhao Huang, Ge Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、数学、物理学、計算機科学などの学問分野において顕著な熟練性を示している。 しかしながら、人間の知識は200以上の専門分野を含み、既存のベンチマークの範囲をはるかに超えている。 285分野にわたる大学院レベルの知識と推論能力を評価するベンチマークであるSuperGPQAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.04298386571692
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in mainstream academic disciplines such as mathematics, physics, and computer science. However, human knowledge encompasses over 200 specialized disciplines, far exceeding the scope of existing benchmarks. The capabilities of LLMs in many of these specialized fields-particularly in light industry, agriculture, and service-oriented disciplines-remain inadequately evaluated. To address this gap, we present SuperGPQA, a comprehensive benchmark that evaluates graduate-level knowledge and reasoning capabilities across 285 disciplines. Our benchmark employs a novel Human-LLM collaborative filtering mechanism to eliminate trivial or ambiguous questions through iterative refinement based on both LLM responses and expert feedback. Our experimental results reveal significant room for improvement in the performance of current state-of-the-art LLMs across diverse knowledge domains (e.g., the reasoning-focused model DeepSeek-R1 achieved the highest accuracy of 61.82% on SuperGPQA), highlighting the considerable gap between current model capabilities and artificial general intelligence. Additionally, we present comprehensive insights from our management of a large-scale annotation process, involving over 80 expert annotators and an interactive Human-LLM collaborative system, offering valuable methodological guidance for future research initiatives of comparable scope.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、数学、物理学、計算機科学といった主流の学問分野において顕著な熟練性を示している。 しかしながら、人間の知識は200以上の専門分野を含み、既存のベンチマークの範囲をはるかに超えている。 特に軽工業、農業、サービス指向の分野において、LLMの能力は不適切に評価されている。 このギャップに対処するため、285の分野にわたる大学院レベルの知識と推論能力を評価する総合的なベンチマークであるSuperGPQAを提案する。 我々のベンチマークでは,LLM応答と専門家フィードバックの両方に基づいた反復的改善により,自明な質問や曖昧な質問を除去する,新しいHuman-LLM協調フィルタリング機構を採用している。 実験結果から,様々な知識領域にまたがる最先端LLMの性能向上(例えば,推理中心モデルDeepSeek-R1がSuperGPQAで61.82%の精度を達成し,現在のモデル能力と人工知能の差が顕著であることが明らかとなった。 さらに,80以上の専門家アノテータと対話型Human-LLMコラボレーティブシステムを含む大規模アノテーションプロセスの管理から得られた包括的知見を,同等の範囲の将来の研究イニシアチブに対して有意義な方法論的ガイダンスとして提示する。

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