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Are Your LLMs Capable of Stable Reasoning?

Created by
  • Haebom

저자

Junnan Liu, Hongwei Liu, Linchen Xiao, Ziyi Wang, Kuikun Liu, Songyang Gao, Wenwei Zhang, Songyang Zhang, Kai Chen

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 벤치마크 성능과 실제 응용 간의 격차를 해소하기 위해 새로운 평가 지표 G-Pass@$k$를 제안합니다. 기존 평가 프로토콜 및 지표는 특히 정확성과 일관성이 모두 중요한 복잡한 추론 작업에서 LLM의 능력을 충분히 포착하지 못한다는 점을 지적하며, G-Pass@$k$는 여러 번의 샘플링 시도를 통해 모델의 성능 잠재력과 안정성을 정량적으로 평가합니다. 다양한 공개 및 새로 구성된 벤치마크에 대한 광범위한 실험을 통해 최첨단 LLM에 G-Pass@$k$를 적용하여 그 잠재적 능력과 작동 일관성에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하며, 더욱 견고한 평가 지표의 필요성을 강조합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM의 실제 추론 능력 향상을 위한 새로운 평가 지표 G-Pass@$k$ 제시.
◦
기존 평가 방식의 한계를 명확히 제시하고, 더욱 견고한 평가의 필요성을 강조.
◦
LLM의 성능 잠재력과 안정성을 동시에 평가하는 새로운 접근 방식 제시.
◦
다양한 벤치마크를 통해 G-Pass@$k$의 실효성을 검증.
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한계점:
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G-Pass@$k$가 모든 유형의 추론 작업에 적용 가능한지에 대한 추가 연구 필요.
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새로운 평가 지표의 도입으로 인한 추가적인 계산 비용 및 복잡성 고려 필요.
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G-Pass@$k$의 해석 및 적용에 대한 명확한 가이드라인 부족 가능성.
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