Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

FutureX: Điểm chuẩn trực tiếp nâng cao dành cho các đại lý LLM trong dự đoán tương lai

Created by
  • Haebom

Tác giả

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, Jia Cheng 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 và Wenhao Huang.

Phác thảo

FutureX là chuẩn mực quy mô lớn, động, thời gian thực đầu tiên để đánh giá khả năng dự đoán của các tác nhân LLM. Nó giải quyết các nhiệm vụ dự đoán đòi hỏi chuyên môn ở cấp độ con người, chẳng hạn như thu thập và diễn giải lượng lớn thông tin động, tích hợp các nguồn dữ liệu đa dạng, tính đến sự không chắc chắn và điều chỉnh dự báo dựa trên các xu hướng mới nổi. Các quy trình thu thập truy vấn và trả lời tự động ngăn ngừa ô nhiễm dữ liệu và hỗ trợ cập nhật hàng ngày, theo thời gian thực. Hai mươi lăm mô hình LLM/tác nhân (bao gồm suy luận, tìm kiếm và tích hợp công cụ bên ngoài) được đánh giá để phân tích lý luận thích ứng và hiệu suất trong môi trường động, đồng thời các chế độ lỗi và các yếu tố làm giảm hiệu suất của tác nhân, chẳng hạn như khả năng bị tấn công bởi các trang web giả mạo và tính hợp lệ tạm thời, được phân tích sâu sắc. Mục tiêu là thiết lập một cơ sở đánh giá động, không bị ảnh hưởng để phát triển các tác nhân LLM cấp độ chuyên gia có khả năng suy luận phức tạp và tư duy dự đoán.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cung cấp chuẩn mực thời gian thực động quy mô lớn đầu tiên để đánh giá khả năng dự đoán của các tác nhân LLM.
◦
ĐóNg góp vào sự phát triển của công nghệ dự đoán tương lai thông qua việc so sánh hiệu suất và phân tích nhiều mô hình LLM/agent khác nhau.
◦
Phân tích sâu về các chế độ lỗi của tác nhân và các yếu tố làm giảm hiệu suất để đề xuất hướng cải thiện mô hình.
◦
Cung cấp các tiêu chí đánh giá đáng tin cậy thông qua việc cập nhật dữ liệu theo thời gian thực và hệ thống ngăn ngừa ô nhiễm dữ liệu.
•
Limitations:
◦
Các loại và số lượng mô hình hiện có trong tiêu chuẩn có thể bị hạn chế.
◦
Các lỗ hổng bảo mật trên các trang web giả mạo và thông tin sai lệch vẫn tồn tại và có thể không được giải quyết hoàn toàn.
◦
Những khó khăn kỹ thuật tiềm ẩn và chi phí liên quan đến việc quản lý và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.
◦
Khả năng là nó không thể bao hàm đầy đủ sự phức tạp của việc dự đoán tương lai.
👍
Made with Slashpage