Herausforderungen für LLMs: Chinesischer dynamischer Frage-Antwort-Benchmark

核心概念

Bewertung von Large Language Models (LLMs) durch den chinesischen dynamischen QA-Benchmark.

摘要

• Einführung des CDQA-Benchmarks zur Bewertung von LLMs.
• Pipeline zur Erstellung des Benchmarks durch Kombination von menschlicher und modellbasierter Klassifizierung.
• Evaluation von LLMs auf dem CDQA-Benchmark.
• Ergebnisse zeigen die Herausforderungen und Potenziale des Benchmarks.
• Beitrag zur Verbesserung der chinesischen LLMs.

統計資料

"GPT-4 erreicht fast oder über 65, 70 und 80 in F1-Recall für schnell ändernde, langsam ändernde und nie ändernde Fragen."
"GPT-4 übertrifft Deepseek-67B-Chat auf langsam ändernde und nie ändernde Fragen."
"ChatGPT und GPT-4 haben oft niedrigere Antwortraten als 100%."

引述

"Wir glauben, dass unser konstruierter CDQA und die daraus gewonnenen Erkenntnisse wertvolle Ressourcen und Anleitungen für nachfolgende Forschungen zu chinesischen LLMs bieten werden."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Let LLMs Take on the Latest Challenges! A Chinese Dynamic Question Answering Benchmark

by Zhikun Xu,Yi... 於 arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19248.pdf

深入探究

Wie können verschiedene Arten von Prompts die Leistung von LLMs beeinflussen?

Die verschiedenen Arten von Prompts, wie Vanilla, Chain-of-Thought (CoT) und Rephrase-and-Respond (RaR), können die Leistung von Large Language Models (LLMs) auf unterschiedliche Weise beeinflussen. Bei der Analyse von LLMs unter verschiedenen Prompt-Stilen zeigt sich, dass die Art des Prompts einen signifikanten Einfluss auf die Antwortqualität und -rate hat. Zum Beispiel kann ein CoT-Prompt dazu führen, dass LLMs zunächst eine Erklärung oder Analyse des Kontextes liefern, bevor sie die Frage beantworten. Dies kann zu einer tieferen und präziseren Antwort führen, erfordert jedoch auch mehr Zeit und Ressourcen. Im Gegensatz dazu kann ein Vanilla-Prompt direkt zur Beantwortung der Frage führen, was möglicherweise zu schnelleren, aber weniger detaillierten Antworten führt. RaR-Prompts können LLMs dazu anregen, die Frage neu zu formulieren und zu erweitern, bevor sie antworten, was die Vielseitigkeit der Antworten verbessern kann. Insgesamt können verschiedene Prompt-Stile die Fähigkeit von LLMs beeinflussen, Fragen zu beantworten, indem sie unterschiedliche Denkprozesse und Herangehensweisen an die Problemlösung fördern.

Welche Rolle spielen Suchmaschinen bei der Leistung von LLMs in Frage-Antwort-Aufgaben?

Suchmaschinen spielen eine entscheidende Rolle bei der Leistung von Large Language Models (LLMs) in Frage-Antwort-Aufgaben, insbesondere in einem offenen Buch-Szenario. Durch die Integration von Suchmaschinenergebnissen können LLMs auf zusätzliche Informationen und Ressourcen zugreifen, um fundiertere und präzisere Antworten zu generieren. Die Verwendung von Suchmaschinenergebnissen ermöglicht es LLMs, auf aktuelle und relevante Informationen zuzugreifen, die möglicherweise nicht in ihren Trainingsdaten enthalten sind. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu verbessern, insbesondere bei Fragen, die sich auf sich schnell ändernde oder spezifische Informationen beziehen. Darüber hinaus können Suchmaschinen LLMs dabei unterstützen, kontextbezogene Antworten zu generieren, indem sie ihnen zusätzliche Einblicke und Hintergrundinformationen liefern. Insgesamt tragen Suchmaschinen dazu bei, die Leistung von LLMs in Frage-Antwort-Aufgaben zu optimieren, indem sie den Zugang zu umfassenden und aktuellen Informationen erleichtern.

Warum zeigen ChatGPT und GPT-4 unterschiedliche Trends in Bezug auf Few-Shot-Prompting?

ChatGPT und GPT-4 zeigen unterschiedliche Trends in Bezug auf Few-Shot-Prompting, insbesondere in Bezug auf die Antwortraten und F1-Recall-Werte. Diese Unterschiede können auf verschiedene Faktoren zurückzuführen sein, darunter die Architektur der Modelle, die Trainingsdaten und die Komplexität der Fragestellungen. ChatGPT und GPT-4 haben unterschiedliche Reaktionen auf Few-Shot-Prompting gezeigt, wobei ChatGPT tendenziell stabil hohe Antwortraten aufweist, während GPT-4 mit mehr Few-Shot-Beispielen eine Steigerung der Antwortraten verzeichnet. Dies deutet darauf hin, dass ChatGPT möglicherweise weniger anfällig für Halluzinationen ist und bereits über umfassende Wissensgrundlagen verfügt, während GPT-4 mit zusätzlichen Beispielen dazu neigt, mehr Halluzinationen zu zeigen. Die unterschiedlichen Trends zwischen den beiden Modellen können auch auf ihre jeweiligen Fähigkeiten zur Verarbeitung von kontextbezogenen Informationen und zur Anpassung an neue Daten zurückzuführen sein. Letztendlich zeigen diese Unterschiede die Vielfalt und Komplexität der Leistung von LLMs in Bezug auf Few-Shot-Prompting und die Bedeutung einer differenzierten Analyse für ein umfassendes Verständnis der Modelle.