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$C^3$-Bench: The Things Real Disturbing LLM based Agent in Multi-Tasking

Created by
  • Haebom

作者

Peijie Yu, Yifan Yang, Jinjian Li, Zelong Zhang, Haorui Wang, Xiao Feng, Feng Zhang

概要

この論文は、大規模な言語モデルベースのエージェントがツールを活用して環境を変更する方法で物理世界と対話する方法に革新をもたらしたことを背景としています。従来の自然言語処理とは異なり、これらのエージェントは、ツール間の関係、環境フィードバック、以前の決定など、より複雑な要素を考慮して意思決定を行う必要があります。従来の研究では、主に多重会話を通じてエージェントを評価していますが、これらの重要な要因がエージェントの行動に与える影響は見落としています。このギャップを解消するために、この論文はオープンソースの高品質ベンチマークである$ C ^ 3 $ -Benchを提示します。 $ C ^ 3 $ -Benchは攻撃の概念を統合し、単変量分析を適用して、エージェントの堅牢性に影響を与える重要な要素を正確に特定します。具体的には、複雑なツール関係探索、重要な隠された情報処理、動的意思決定経路管理という3つの課題を設計し、これらの課題を補うために細分化された指標、革新的なデータ収集アルゴリズム、再現可能な評価方法を導入します。 49の主要なエージェント（一般的な迅速な事故、遅い事故、および特定のドメインモデルを含む）を対象に広範な実験を行った結果、エージェントはツール依存性、長い文脈情報依存性、および頻繁なポリシータイプ移行処理にかなりの欠点があることを確認しました。基本的に、$ C ^ 3 $ -Benchはこれらの課題を通じてモデルの脆弱性を公開し、エージェントのパフォーマンスの解釈性に関する研究を促進することを目的としています。ベンチマークはhttps://github.com/TencentHunyuan/C3-Benchmarkで公開されています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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大規模言語モデルベースのエージェントの堅牢性と解析性を評価するための新しいベンチマーク（$ C ^ 3 $ -Bench）を提供します。
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エージェントのツール依存性、長い文脈情報処理、政策転換能力などの脆弱性を明らかにすることで、今後の研究方向を提示する。
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オープンソースで公開され、他の研究者の再現性と追加研究可能。
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きめ細かい指標と革新的なデータ収集アルゴリズムにより、より洗練されたエージェント評価が可能になります。
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Limitations:
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現在、ベンチマークに含まれる課題の種類と範囲が制限される可能性があります。
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単変量分析に基づく分析では、多変量分析によるより深い分析が必要です。
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評価対象エージェントの種類が特定分野に偏っている可能性。
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実際の世界適用時に発生する可能性のあるさまざまな状況や変数を完全に反映できない可能性。
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