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MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Dialogues

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本文属于LLM系列文章，旨在针对《MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi》展开深入探讨。

MT-Bench-101：一个用于评估多轮对话中大型语言模型的细粒度基准

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 相关工作
  • 3 MT-Bench-101
  • 4 实验
  • 5 结论
  • 6 局限性

摘要

大型语言模型（LLM）的出现后，其对话系统的功能得到了显著提升。然而，全面评估LLM的对话能力仍面临诸多挑战。过去的研究多聚焦于单轮对话的性能评估，或仅从粗粒度的角度对多轮对话进行评估，未能充分捕捉现实对话的复杂性和细节差异。针对这一问题，本研究 introduces MT-Bench101，该基准专为细致评估LLM在多轮对话中的能力而设计。通过系统性分析真实多轮对话数据，我们构建了一个多层次的能力分类体系，涵盖13个任务中共计4208个细粒度对话回合。随后，基于MT-Bench-101对21种主流LLM进行了评估，从能力与任务两个维度展开全面分析，并观察不同任务中LLM在对话转折中的表现差异。进一步的实证分析表明，无论是采用通用对齐策略还是专门设计的聊天架构，LLM的多轮对话能力均未得到显著提升。大量实证研究表明，我们设计的任务能够精准反映相应的多轮对话能力。

1 引言

2 相关工作

3 MT-Bench-101

4 实验

5 结论

本文基于现有数据和教育见解分析，系统性地阐述了多回合聊天能力的分层分类方法。通过MT-Bench-101评估了21个LLM，发现无论是对齐技术还是聊天设计均未能显著提升其多回合能力。进一步的研究表明，我们基准测试中的任务设计能够有效评估多回合聊天能力。

6 局限性

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