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


핵심 개념
CLongEval는 중국어 Long-Context 대형 언어 모델을 평가하기 위한 벤치마크입니다.
요약
최근 연구의 초점은 중국어에 능숙한 Long-Context LLMs의 평가에 있습니다. CLongEval은 7가지 작업과 7,267개의 예제로 구성되어 있습니다. 중요한 능력인 정보 획득과 추론을 평가하기 위한 작업과 데이터셋이 포함되어 있습니다. 8가지 Long-Context LLMs를 평가하고 세부 능력에 대한 심층 분석을 제공합니다.
통계
모델 성능: Moonshot-v1-128K는 StNlab에서 89.01%의 성능을 보이며, GPT-4-Turbo는 79.70%의 성능을 보입니다. 모델 성능: InternLM2-7B-32K는 LStQA에서 49.55%의 성능을 보이며, LCvMem에서 58.64%의 성능을 보입니다. 모델 성능: GPT-4-Turbo는 KpRet에서 84.24%의 성능을 보이며, TblQry에서 82.35%의 성능을 보입니다.
인용구
"CLongEval은 중국어 Long-Context LLMs를 평가하기 위한 첫 번째 벤치마크입니다." "CLongEval은 정보 획득과 추론을 평가하기 위한 작업과 데이터셋을 포함하고 있습니다."

에서 추출된 핵심 인사이트

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

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

더 깊은 문의

중국어 Long-Context LLMs의 평가를 위한 다른 벤치마크가 있나요?

현재 중국어 Long-Context LLMs를 평가하기 위한 다른 벤치마크는 제한적입니다. CLongEval은 중국어 Long-Context LLMs를 평가하기 위한 첫 번째 벤치마크로 소개되었습니다. 이전에는 영어 Long-Context LLMs를 위한 벤치마크가 제안되었지만 중국어에 대한 평가 벤치마크는 부족했습니다. CLongEval은 중국어에 특화된 다양한 작업과 데이터를 포함하여 중국어 Long-Context LLMs의 성능을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.

왜 Moonshot-v1과 GPT-4-Turbo는 다른 성능을 보이나요?

Moonshot-v1과 GPT-4-Turbo는 중국어 Long-Context LLMs의 성능에서 차이를 보이는 이유는 여러 가지가 있습니다. 먼저, Moonshot-v1은 200K까지의 중국어 문자를 지원하는 반면, GPT-4-Turbo는 128K까지의 컨텍스트 윈도우를 가지고 있습니다. 이로 인해 Moonshot-v1은 더 긴 입력을 처리하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 또한, 두 모델의 내부 아키텍처, 학습 방법, 및 파라미터 설정 등이 서로 다를 수 있어 성능 차이가 발생할 수 있습니다.

CLongEval은 실제 시나리오에서 어떻게 사용되는지 더 깊이 파악할 필요가 있나요?

CLongEval은 실제 시나리오에서 중국어 Long-Context LLMs의 성능을 평가하기 위해 설계되었습니다. 더 깊이 파악할 필요가 있는 이유는 다음과 같습니다. 먼저, 실제 시나리오에서의 성능은 모델의 유용성과 실용성을 더 잘 반영할 수 있습니다. 또한, 실제 시나리오에서의 평가는 모델의 실제 적용 가능성을 확인하는 데 중요합니다. 따라서 CLongEval을 통해 모델의 실제 성능을 더 깊이 파악하는 것은 중요한 연구 방향이 될 수 있습니다.
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