LLMの能力と限界を評価するツール 2023.9.28発表論文

要約

タイトル: GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond

著者: Shen Zheng, Yuyu Zhang, Yijie Zhu, Chenguang Xi, Pengyang Gao, Xun Zhou, Kevin Chen-Chuan Chang

論文のURL: https://arxiv.org/abs/2309.16583

こちらの論文の解説です。

専門外の人でも分かるように説明

この研究は、大規模言語モデル（LLM）の能力と限界を評価するための新しいツール、GPT-Fathomを紹介しています。このツールを使用して、さまざまなLLMの性能を評価し、GPT-3からGPT-4への進化の過程を理解しようとしています。

要約

大規模言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、その能力と限界を評価するための包括的な評価スイートが求められています。既存のLLMリーダーボードは、一貫した設定やプロンプトなしで他の論文で報告されたスコアを参照しており、結果を向上させるための設定やプロンプトの選択を奨励している可能性があります。この研究では、OpenAI EvalsをベースにしたGPT-Fathomというオープンソースで再現可能なLLM評価スイートを紹介しています。このスイートを使用して、10以上の主要なLLMとOpenAIの既存のモデルを、7つの能力カテゴリーにわたる20以上のカリキュラムベンチマークで評価しています。

従来とは異なるこの論文の新しい点

この論文は、OpenAI Evalsをベースにした新しいオープンソースのLLM評価スイート、GPT-Fathomを紹介しています。これにより、一貫した設定の下で、さまざまなLLMの性能を包括的に評価することができます。また、OpenAIの以前のモデルに対する回顧的な研究を通じて、GPT-3からGPT-4への進化の過程についての貴重な洞察を提供しています。