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Benchmarking for Domain-Specific LLMs: A Case Study on Academia and Beyond

Created by
  • Haebom

作者

Rubing Chen, Jiaxin Wu, Jian Wang, Xulu Zhang, Wenqi Fan, Chenghua Lin, Xiao-Yong Wei, Qing Li

概要

この論文は、大規模言語モデル(LLM)のドメイン固有の評価のためのベンチマークフレームワークであるComp-Compを提示します。従来の大規模なデータ駆動型ベンチマーク方式とは異なり、Comp-Compは包括性と簡潔さに基づいてドメインの全体的な側面を正確かつ効率的に評価します。包括性により意味的再現率を高め、簡潔性で重複やノイズを低減し、精度を向上させることを目指します。本論文では、大学を対象とした事例研究を通じて、Comp-Compを活用して高品質の大規模学術ベンチマークであるPolyBenchを開発した過程を紹介し、Comp-Compフレームワークがさまざまな分野に適用可能であることを示唆しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
既存のデータ拡張ベースのベンチマークの制限を指摘し、包括性と簡潔さに基づいた新しいベンチマークフレームワークを提示します。
Comp-Compフレームワークは、ドメイン固有のLLM評価の精度と再現率を向上させることができることを示しています。
PolyBenchと呼ばれる高品質の大規模学術ベンチマークの開発に成功し、実際の適用可能性を実証しています。
ドメインに依存しないフレームワークなので、さまざまな分野に適用できます。
Limitations:
本論文の事例研究は大学という特定のドメインに集中しており、他のドメインに適用したときの一般化可能性についてのさらなる研究が必要です。
Comp-Compフレームワークの効率と効果を、より多様なドメインとLLMに対して検証する必要があります。
PolyBenchの品質と範囲を客観的に評価する必要があります。
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