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AC-EVAL: Evaluating Ancient Chinese Language Understanding in Large Language Models
核心概念
AC-EVAL evaluates Large Language Models' proficiency in ancient Chinese language understanding, highlighting areas for improvement.
摘要
AC-EVAL introduces a benchmark to assess LLMs' understanding of ancient Chinese, covering historical knowledge and language comprehension extensively. The benchmark is structured across three levels of difficulty and comprises 13 tasks, providing a comprehensive assessment framework. The evaluation reveals potential for improvement in LLMs, especially in long text comprehension. The study compares model performance in zero-shot, few-shot, and chain-of-thought settings, highlighting the challenges and benefits of each approach.
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arxiv.org
AC-EVAL
統計資料
AC-EVAL comprises 3,245 multiple-choice questions spanning three levels of difficulty and thirteen subjects.
ERNIE-Bot 4.0 and GLM-4 are top-performing models with accuracies over 70%.
GPT-4 and GPT-3.5 outperform LLaMA-70B in handling extensive Chinese content.
引述
"AC-EVAL aims to advance LLM application in ancient Chinese education."
"The benchmark reveals significant improvement areas for existing LLMs."
深入探究
질문 1
AC-EVAL 벤치마크가 연구에서 언급된 한계를 해결하기 위해 어떻게 더 개선될 수 있을까요?
AC-EVAL은 현재 주로 객관식 형식을 사용하여 LLMs의 능력을 평가하고 있습니다. 이 방법은 특정 평가에 효과적일 수 있지만 LLMs의 생성 능력을 측정하지는 않습니다. 예를 들어, 시를 생성하는 작업과 같은 생성 능력을 측정할 수 있는 개방형 및 생성형 작업을 포함하여 벤치마크를 확장하는 것이 유익할 수 있습니다.
질문 2
AC-EVAL 평가에서 대형 및 소형 모델의 성능 비교가 미래 LLM 개발에 어떤 영향을 미칠까요?
AC-EVAL에서 대형 모델은 작은 모델에 비해 더 강력한 언어 이해 능력과 더 높은 안정성을 보여주었습니다. 이러한 결과는 모델 능력, 작업 특성 및 COT 형식의 상호작용 사이에 필요한 복잡한 균형을 강조합니다. 따라서 미래 LLM 개발에서는 모델의 용량과 복잡한 정보 처리 및 논리적 추론 능력 사이의 상호작용을 고려해야 할 것입니다.
질문 3
AC-EVAL 연구 결과가 자연어 처리 연구 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?
AC-EVAL 연구 결과는 고대 중국어에 대한 LLMs의 이해와 교육에 대한 중요한 도구로서 활용될 수 있습니다. 이 연구는 LLMs의 능력을 평가하고 개발하는 데 유용한 정보를 제공하며, 고대 중국어 텍스트의 이해와 교육에 대한 발전을 촉진할 수 있습니다. 또한 AC-EVAL은 다양한 작업 및 주제를 포괄하는 종합적인 평가 도구로서 자연어 처리 연구 분야에 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다.
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