Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification

要約

さまざまな機関によるオープンソースの大規模言語モデル (LLM) の普及により、包括的な評価方法の緊急の必要性が浮き彫りになっています。
しかし、広く知られている HuggingFace オープン LLM リーダーボードなどの現在の評価プラットフォームは、LLM を徹底的に評価するために不可欠な重要な側面、つまり不確実性を無視しています。
このギャップを埋めるために、不確実性の定量化を統合した LLM の新しいベンチマーク アプローチを導入します。
私たちの試験には、5 つの代表的な自然言語処理タスクにわたる 9 つの LLM (LLM シリーズ) が含まれます。
私たちの調査結果は次のことを明らかにしています。 I) 精度が高い LLM は確実性が低い可能性があります。
II) 大規模な LLM は、小規模な LLM と比較してより大きな不確実性を示す可能性があります。
III) 命令の微調整は LLM の不確実性を高める傾向があります。
これらの結果は、LLM の評価に不確実性を組み込むことの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

The proliferation of open-source Large Language Models (LLMs) from various institutions has highlighted the urgent need for comprehensive evaluation methods. However, current evaluation platforms, such as the widely recognized HuggingFace open LLM leaderboard, neglect a crucial aspect — uncertainty, which is vital for thoroughly assessing LLMs. To bridge this gap, we introduce a new benchmarking approach for LLMs that integrates uncertainty quantification. Our examination involves nine LLMs (LLM series) spanning five representative natural language processing tasks. Our findings reveal that: I) LLMs with higher accuracy may exhibit lower certainty; II) Larger-scale LLMs may display greater uncertainty compared to their smaller counterparts; and III) Instruction-finetuning tends to increase the uncertainty of LLMs. These results underscore the significance of incorporating uncertainty in the evaluation of LLMs.

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