FOFO: A Benchmark for Large Language Models' Format-Following Capability Evaluation

Core Concepts

Large language models' format-following capability is crucial and varies across domains, necessitating specialized tuning.

Abstract

この論文は、大規模言語モデル（LLMs）のフォーマットに従う能力を評価するための先駆的なベンチマークであるFOFOに焦点を当てています。既存のベンチマークがLLMsのフォーマットに従う能力を適切に評価していないことを指摘し、異なるドメイン間でのフォーマットに従う能力の変動性を強調しています。オープンソースとクローズドソースのLLMsを比較し、フォーマットに従う能力が他の能力と独立しており、特定のデータと細かい調整が必要であることを示唆しています。

Stats

Openchat V3.2-superはフォーマット精度が31.22％であり、AlpacaEvalでは約89％です。
GPT-3.5はAlpacaEvalで93.42％、FOFOで80.66％のフォーマット精度を持っています。
Mistral 7B Instruct V0.1はAlpacaEvalで92.78％、FOFOで46.91％です。

Quotes

"Format-following capacity is independent of other capabilities of LLMs reviewed by existing content-following evaluation benchmarks."
"Closed-source models significantly outperform open-source models in format adherence."
"The format-following capability of LLMs may vary widely across different domains."

Key Insights Distilled From

FOFO

by Congying Xia... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18667.pdf

Deeper Inquiries

どのようにドメイン固有のフォーマットがLLMsの性能に影響する可能性がありますか？

ドメイン固有のフォーマットは、LLMsが特定の業界や分野で正確な情報を生成する際に重要な役割を果たします。各業界や分野は独自のデータ形式や規則を持っており、それらに適合しない場合、生成されたコンテンツは不正確または使用不能となる可能性があります。例えば、医療分野では患者情報や処方箋など特定の形式でデータを提供する必要があります。このような厳密さと複雑さを備えたフォーマットに準拠することは、LLMsにとって課題であり、その能力差異が明らかになります。

どうしてオープンソースとクローズドソースのLLMs間でパフォーマンス差が生じる理由は何ですか？

オープンソースとクローズドソースのLLMs間でパフォーマンス差が生じる主な理由は、違ったトレーニング方法やリソースへのアクセスレベルです。クローズドソースモデルでは多くの場合、大規模かつ専門的なトレーニングデータセットや高度なチュー二ング手法を利用しています。一方、オープンソースモデルではこれらリソースへアクセスし辛く制約されていることからパフォマランス面でも劣ってしまいます。

GPT-4以外の評価方法や手法は存在しますか？

GPT-4以外でも他にも様々な評価方法や手法が存在します。例えば、「IfEval」と呼ばれる別種類評価基準も存在し、「AlpacaEval」、「MT-Bench」といった既存基準同様内容生成品質等幅広い領域から評価指標設計されています。「IfEval」では汎用的だけで無く具体的項目（JSON, CSV, XML）等含め複数種類書式対応したプロント作成及び精度測定行われております。