論文の概要: Pitfalls in Evaluating Language Model Forecasters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00723v1
- Date: Sat, 31 May 2025 21:49:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.508152
- Title: Pitfalls in Evaluating Language Model Forecasters
- Title（参考訳）: 言語モデル予測器の評価における落とし穴
- Authors: Daniel Paleka, Shashwat Goel, Jonas Geiping, Florian Tramèr,
- Abstract要約: 我々はコミュニティとして、大きな言語モデルを評価するような結論に注意する必要があると論じている。
1) 時間的リークによる評価結果の信頼の難しさ,(2) 評価性能から実世界の予測への外挿の難しさ,の2つのカテゴリを識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.439169161521406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have recently been applied to forecasting tasks, with some works claiming these systems match or exceed human performance. In this paper, we argue that, as a community, we should be careful about such conclusions as evaluating LLM forecasters presents unique challenges. We identify two broad categories of issues: (1) difficulty in trusting evaluation results due to many forms of temporal leakage, and (2) difficulty in extrapolating from evaluation performance to real-world forecasting. Through systematic analysis and concrete examples from prior work, we demonstrate how evaluation flaws can raise concerns about current and future performance claims. We argue that more rigorous evaluation methodologies are needed to confidently assess the forecasting abilities of LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、タスクの予測に応用され、これらのシステムが人間のパフォーマンスに適合または超えていると主張する研究もある。
本稿では,コミュニティとして,LSM予測器の評価が独特な課題を提起するなど,このような結論に留意すべきである,と論じる。
1) 時間的リークによる評価結果の信頼の難しさ,(2) 評価性能から実世界の予測への外挿の難しさ,の2つのカテゴリを識別する。
先行研究の体系的な分析と具体例を通して、評価欠陥が現在および将来のパフォーマンスクレームに対する懸念をいかに引き起こすかを実証する。
LLMの予測能力を確実に評価するためには、より厳密な評価手法が必要であると論じる。
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