FAC2E: Better Understanding Large Language Model Capabilities by Dissociating Language and Cognition
Notice bibliographique
Résumé
Large language models (LLMs) are primarily evaluated by overall performance on various text understanding and generation tasks.However, such a paradigm fails to comprehensively differentiate the fine-grained language and cognitive skills, rendering the lack of sufficient interpretation to LLMs' capabilities.In this paper, we present FAC 2 E, a framework for Fine-grAined and Cognition-grounded LLMs' Capability Evaluation.Specifically, we formulate LLMs' evaluation in a multi-dimensional and explainable manner by dissociating the language-related capabilities and the cognitionrelated ones.Besides, through extracting the intermediate reasoning from LLMs, we further break down the process of applying a specific capability into three sub-steps: recalling relevant knowledge, utilizing knowledge, and solving problems.Finally, FAC 2 E evaluates each sub-step of each fine-grained capability, providing a two-faceted diagnosis for LLMs.Utilizing FAC 2 E, we identify a common shortfall in knowledge utilization among models and propose a straightforward, knowledge-enhanced method to mitigate this issue.Our results not only showcase promising performance enhancements but also highlight a direction for future LLM advancements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».