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FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction

Created by
  • Haebom

저자

Zhiyuan Zeng, Jiashuo Liu, Siyuan Chen, Tianci He, Yali Liao, Yixiao Tian, Jinpeng Wang, Zaiyuan Wang, Yang Yang, Lingyue Yin, Mingren Yin, Zhenwei Zhu, Tianle Cai, Zehui Chen, Jiecao Chen, Yantao Du, Xiang Gao, Jiacheng Guo, Liang Hu, Jianpeng Jiao, Xiangsheng Li, Jingkai Liu, Shuang Ni, Zhoufutu Wen, Ge Zhang, Kaiyuan Zhang, Xin Zhou, Jose Blanchet, Xipeng Qiu, Mengdi Wang, Wenhao Huang

개요

FutureX는 LLM 에이전트의 미래 예측 능력을 평가하기 위한 최초의 대규모 동적 실시간 벤치마크입니다. 방대한 양의 역동적인 정보 수집 및 해석, 다양한 데이터 소스 통합, 불확실성 고려, 새로운 트렌드에 따른 예측 수정 등 인간 전문가 수준의 능력을 요구하는 미래 예측 과제를 다룹니다. 자동화된 파이프라인을 통해 질문 수집 및 답변 수집을 진행하여 데이터 오염을 방지하고, 매일 실시간 업데이트를 지원합니다. 25개의 LLM/에이전트 모델(추론, 검색 기능, 외부 도구 통합 포함)을 평가하여 동적 환경에서의 적응적 추론 및 성능을 분석하고, 가짜 웹페이지 취약성 및 시간적 유효성 등 에이전트의 실패 모드 및 성능 저하 요인을 심층적으로 분석합니다. 목표는 복잡한 추론 및 예측적 사고에서 전문가 수준의 LLM 에이전트 개발을 위한 동적이고 오염되지 않은 평가 기준을 마련하는 것입니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 에이전트의 미래 예측 능력 평가를 위한 최초의 대규모 동적 실시간 벤치마크 제공.
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다양한 LLM/에이전트 모델의 성능 비교 및 분석을 통한 미래 예측 기술 발전에 기여.
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에이전트의 실패 모드 및 성능 저하 요인에 대한 심층 분석을 통해 모델 개선 방향 제시.
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실시간 데이터 업데이트 및 데이터 오염 방지 시스템을 통한 신뢰성 있는 평가 기준 제시.
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한계점:
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현재 벤치마크에 포함된 모델의 종류 및 수가 제한적일 수 있음.
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가짜 웹페이지나 잘못된 정보에 대한 취약성은 여전히 존재하며, 이를 완벽히 해결하지 못할 수 있음.
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실시간 데이터 업데이트 및 관리에 따른 기술적 어려움 및 비용 발생 가능성.
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미래 예측의 복잡성을 완전히 포괄하지 못할 가능성.
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