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Este artículo se basa en la idea de que los agentes basados en modelos de lenguaje a gran escala han revolucionado la forma en que interactuamos con el mundo físico al modificar el entorno mediante herramientas. A diferencia de las tareas tradicionales de procesamiento del lenguaje natural, estos agentes deben considerar factores más complejos, como las relaciones entre herramientas, la retroalimentación del entorno y las decisiones previas para tomar decisiones. Los estudios existentes evalúan principalmente a los agentes mediante conversaciones de múltiples rondas, pero pasan por alto el impacto de estos importantes factores en su comportamiento. Para cerrar esta brecha, este artículo presenta $C^3$-Bench, un benchmark de código abierto de alta calidad. $C^3$-Bench integra el concepto de ataque y aplica análisis univariado para identificar con precisión los factores clave que afectan la robustez del agente. Específicamente, diseñamos tres tareas: explorar relaciones complejas entre herramientas, procesar información oculta importante y gestionar rutas de decisión dinámicas. Para complementar estas tareas, introducimos métricas de grano fino, algoritmos innovadores de recopilación de datos y métodos de evaluación reproducibles. Experimentos exhaustivos con 49 agentes líderes (incluyendo modelos generales de pensamiento rápido, de pensamiento lento y específicos de dominio) han demostrado que los agentes presentan deficiencias significativas en la gestión de la dependencia de herramientas, la dependencia prolongada de la información contextual y el cambio frecuente de tipo de política. En esencia, $C^3$-Bench busca exponer las vulnerabilidades de los modelos mediante estas tareas y facilitar la investigación sobre la interpretabilidad del rendimiento de los agentes. El benchmark está disponible públicamente en https://github.com/TencentHunyuan/C3-Benchmark .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un nuevo punto de referencia ($C^3$-Bench) para evaluar la robustez y la interpretabilidad de agentes basados en modelos de lenguaje a gran escala.
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Sugerimos futuras direcciones de investigación al revelar vulnerabilidades de los agentes como la dependencia de herramientas, el procesamiento de información de contexto a largo plazo y la capacidad de cambio de políticas.
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Se publica como código abierto, lo que permite que otros investigadores lo reproduzcan y realicen investigaciones adicionales.
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Las métricas granulares y los algoritmos innovadores de recopilación de datos permiten una evaluación más sofisticada de los agentes.
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Limitations:
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Los tipos y el alcance de las tareas actualmente incluidas en el punto de referencia pueden ser limitados.
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Este análisis se basa en el análisis univariado, por lo que se requiere un análisis más profundo mediante análisis multivariado.
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El tipo de agente que se evalúa puede estar sesgado hacia un campo específico.
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Existe la posibilidad de que no refleje perfectamente las diversas situaciones y variables que pueden ocurrir en aplicaciones del mundo real.
