CLongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models

核心概念

Developing a comprehensive evaluation benchmark, CLongEval, for long-context Chinese LLMs.

要約

CLongEval introduces a benchmark with 7 tasks and 7,267 examples to assess long-context LLMs in Chinese. It addresses the lack of robust evaluation benchmarks for models with extended context capabilities. The benchmark includes tasks focusing on information acquisition and reasoning abilities. CLongEval evaluates 8 LLMs, highlighting performance discrepancies between open-source and commercial models across various tasks.

統計

CLongEval comprises 7 tasks and 7,267 examples.
Moonshot-v1 supports up to 200K characters.
GPT-4-Turbo exhibits proficiency in handling long contexts.

引用

抽出されたキーインサイト

CLongEval

by Zexuan Qiu,J... 場所 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03514.pdf

深掘り質問

質問1

商用モデルであるMoonshot-v1などのパフォーマンスは、実世界のシナリオにおいてオープンソースモデルと比較してどのようになっていますか？
Moonshot-v1やGPT-4-Turboなどの商用モデルは、CLongEvalで行われたテストタスクにおいて一般的に高いパフォーマンスを示しています。特にStNlab（ニュースラベリング）では、商用モデルがオープンソースモデルよりも優れた結果を示しています。例えば、中規模セットではMoonshot-v1は約11.83％しか低下せず、GPT-4-Turboは51.8％も低下することがあります。これは長文コンテキスト処理能力が実世界の応用シナリオで重要性を持つ場合でも同様です。

質問2

オープンソースとクローズド（商用）モデル間のパフォーマンス差が長文コンテキストLLMの実践的なアプリケーションに与える影響は何ですか？
CLongEvalで明らかにされたオープンソースとクローズド（商用）モデル間のパフォーマンス差は、長文コンテキストLLMの実践的なアプリケーションへ多岐にわたる影響を及ぼします。例えば、StNlab（ニュースラベリング）やStTDet（タイポ検出）では、クローズド・マインド社製品が安定した成績を残す一方で、オープ ントウェア製品群では大幅な減少傾向が見られます。この違いから、「失敗しがち」また「成功しやすい」というトレード オフ関係が浮き彫りとなります。

質問3

CLongEvalから得られた知見は中国語以外でも長文コ テキスト言語 モ デ ル の研究推進 をどう支援することが期待されますか？
CLongEvalから得られた知識や洞察は中国語だけで く他言語領域でも有益です。例えば情報取得能力や推論能 力 の評価枠組みや各種タ ス ク設計手法等々 CLon gEva l 独自 の方法論 及び指針 を提供しま 。これ 道具箱さ ら新しい言語性 模型開発者達 役立つ可能性 大きく費めま 。また 商業化面でも効果 的活動展開可能性高まるこ 示唆も含ん 。