論文の概要: Adaptively profiling models with task elicitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01986v2
• Date: Tue, 20 May 2025 19:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:57.808806
• Title: Adaptively profiling models with task elicitation
• Title（参考訳）: タスク誘発を伴う適応的プロファイリングモデル
• Authors: Davis Brown, Prithvi Balehannina, Helen Jin, Shreya Havaldar, Hamed Hassani, Eric Wong,
• Abstract要約: Task Elicitationは、フロンティアモデルが体系的な失敗を示す数百の自然言語タスクを見つける。 我々は、Sonnet 3.5が量子コンピューティングとAGIを過度に関連付けており、o3-miniは、製造がコンテキスト内で繰り返されるときに幻覚を起こす傾向があることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.704450391533864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language model evaluations often fail to characterize consequential failure modes, forcing experts to inspect outputs and build new benchmarks. We introduce task elicitation, a method that automatically builds new evaluations to profile model behavior. Task elicitation finds hundreds of natural-language tasks -- an order of magnitude more than prior work -- where frontier models exhibit systematic failures, in domains ranging from forecasting to online harassment. For example, we find that Sonnet 3.5 over-associates quantum computing and AGI and that o3-mini is prone to hallucination when fabrications are repeated in-context.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの評価は、連続的な失敗モードの特徴付けに失敗することが多いため、専門家はアウトプットを検査し、新しいベンチマークを構築することを余儀なくされる。 本稿では,プロファイルモデルの振る舞いに新たな評価を自動生成するタスクエリケーションを提案する。 タスクエリケーションは、予測からオンラインハラスメントまでの領域において、フロンティアモデルが体系的な失敗を示す、数百の自然言語タスク(前よりも桁違いに多い)を見つける。 例えば、Sonnet 3.5 は量子コンピューティングと AGI を過度に関連付けており、o3-mini は製造がコンテキスト内で繰り返されるときに幻覚を起こす傾向がある。

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