本論文は、大規模言語モデル(LLM)の能力を包括的に評価するための新しい評価スイート「S3EVAL」を提案している。
S3EVALの特徴は以下の通り:
合成的: テーブルやSQLクエリはLLMの訓練データに含まれておらず、複雑な文法的に正しいSQL構文を使用するため非常に難しい。
スケーラブル: テーブルサイズや難易度などを自由にカスタマイズできるため、長文脈の評価が可能。
体系的: 多様な推論タイプや演算をカバーしており、LLMの能力を包括的に評価できる。
実験の結果、S3EVALの成績はメインストリームのベンチマークとよく相関しており、LLMの長文脈理解や推論能力の限界を明らかにした。特に、答案位置や答案分布の影響、推論タイプ別の分析など、S3EVALの細かな制御性を活かした分析を行っている。
S3EVALは、LLMの長文脈評価に非常に有効であり、無限の長さの評価データを生成できるため、LLMの発展に大きく貢献できると期待される。
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by Fangyu Lei,Q... at arxiv.org 04-09-2024
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