論文の概要: Adaptively evaluating models with task elicitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01986v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 19:04:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:38.496274
• Title: Adaptively evaluating models with task elicitation
• Title（参考訳）: タスク誘発を考慮した適応的評価モデル
• Authors: Davis Brown, Prithvi Balehannina, Helen Jin, Shreya Havaldar, Hamed Hassani, Eric Wong,
• Abstract要約: 適応評価(Adaptive Evaluations)と呼ばれる言語モデルを評価するためのフレームワークを導入し、検証する。 さまざまなデータセットやタスクに対して,フレームワークを適応的に調査する場合,フロンティアモデルには一貫性が欠如していることが分かりました。 生成された質問は人間の妥当性チェックをパスし、しばしば異なる能力プロファイルを持つ他のモデルに転送する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.704450391533864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Manual curation of evaluation datasets is struggling to keep up with the rapidly expanding capabilities and deployment scenarios of language models. Towards scalable model profiling, we introduce and validate a framework for evaluating LLMs, called Adaptive Evaluations. Adaptive evaluations use scaffolded language models (evaluator agents) to search through a target model's behavior on a domain dataset and create difficult questions (tasks) that can discover and probe the model's failure modes. We find that frontier models lack consistency when adaptively probed with our framework on a diverse suite of datasets and tasks, including but not limited to legal reasoning, forecasting, and online harassment. Generated questions pass human validity checks and often transfer to other models with different capability profiles, demonstrating that adaptive evaluations can also be used to create difficult domain-specific datasets.
• Abstract（参考訳）: 評価データセットのマニュアルキュレーションは、急速に拡大する言語モデルの能力とデプロイメントシナリオに追随するのに苦労しています。 スケーラブルなモデルプロファイリングに向けて,適応評価(Adaptive Evaluations)と呼ばれるLCMを評価するフレームワークを導入し,検証する。 適応的評価では、足場付き言語モデル(評価エージェント)を使用して、ドメインデータセット上でターゲットモデルの振る舞いを探索し、モデルの障害モードを発見して調査する難しい質問(タスク)を生成する。 私たちは、フロンティアモデルには、法的な推論や予測、オンラインハラスメントなど、さまざまなデータセットやタスクに対して、私たちのフレームワークを適応的に調査する上で、一貫性が欠如していることに気付きました。 生成された質問は人間の妥当性チェックをパスし、しばしば異なる能力プロファイルを持つ他のモデルに転送する。

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